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我想训练 LBP 分类器。我有 103 个正样本和 500 个负样本。除了 -featureType LBP
和 -numPos 88
之外,我几乎使用了默认值。
opencv_traincascade -data "$NAME"_Output \
-vec "$NAME".vec \
-bg "$NAME"_Negative.txt \
-numPos 88 \
-numNeg 500 \
-numStages 20 \
-stageType BOOST \
-featureType LBP \
-w 32 \
-h 48 \
-bt GAB \
-minHitRate 0.995 \
-maxFalseAlarmRate 0.5 \
-weightTrimRate 0.95 \
-maxDepth 1 \
-maxWeakCount 100
在第 1 阶段获得完全命中率和零误报率后,分类器卡在第 2 阶段。我尝试使用 numPos、numNeg 和 bt 参数,但它总是得到大致相同的结果。
===== TRAINING 0-stage =====
<BEGIN
POS count : consumed 88 : 88
NEG count : acceptanceRatio 500 : 1
Precalculation time: 1
+----+---------+---------+
| N | HR | FA |
+----+---------+---------+
| 1| 1| 1|
+----+---------+---------+
| 2| 1| 0.046|
+----+---------+---------+
END>
===== TRAINING 1-stage =====
<BEGIN
POS count : consumed 88 : 88
NEG count : acceptanceRatio 500 : 0.0456038
Precalculation time: 0
+----+---------+---------+
| N | HR | FA |
+----+---------+---------+
| 1| 1| 1|
+----+---------+---------+
| 2| 1| 0|
+----+---------+---------+
END>
===== TRAINING 2-stage =====
<BEGIN
POS count : consumed 88 : 88
我对此不太了解,但我的猜测是它在第 1 阶段后完成,但它仍在尝试生成 18 个以上的阶段。我的数据集很简单,正片应该都非常相似,负片的尺寸也一样。
最佳答案
取决于您的训练数据。如果区分正负数据真的很简单,那么很可能两个阶段就足以完成这项工作。现在的问题是,它在测试数据上的表现如何,即你的训练数据是否代表测试,或者你是否需要更多(更复杂)的训练样本。如果没有,你就完成了。恭喜。
关于c++ - Opencv train cascade 卡住,命中率为 1,误报率为 0,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/19405514/
我已经使用Wordpress在服务器中为虚拟主机配置了Varnish。 当我尝试: curl -I http://sportsmadeinusa.com/ 我的服务器响应: X-Varnish: 14
只有当我使用此 php sql 调用获得我的总命中率时,我如何才能获得昨天的 php 命中率。这是代码: SELECT *, COUNT(visitor_tracking.model_id)
我有一个 I/O 跟踪文件,其中包含以下字段('asu'、'block_address'、'size'、'opcode'、'time_stamp')。数据看起来像这样。 (超过 500 万行) 0,2
关闭。这个问题不符合Stack Overflow guidelines .它目前不接受答案。 要求我们推荐或查找工具、库或最喜欢的场外资源的问题对于 Stack Overflow 来说是偏离主题的,
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