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我正在尝试自己的haar级联分类器,我有2139个正像,但是我有16000个负像,对吗?所以我有一个负numPos
因为:
numPos <=(正样本-负样本)/(1+(阶段数-1)(1-最低分数)))
所以:
(2139-16000)/(1+(17-1)(1-0.995))=-12834
这是正常的??
最佳答案
不,numPos与您的阴性样本无关。 numPos是您要在每个阶段中使用的正数。这必须比阳性样本总数少一点,因为在每个阶段中,您将丢失所有假阴性(=分类器错误地不再检测到的阳性样本)。
例如,如果将numPos sr设置为1000,将minHitRate sr设置为0.999,则每个阶段最多丢失1个正样本(1000-1000 * 0.999)。因此,如果要计算2个阶段,则在选择numPos = 1000时最多需要1001个样本。
在20个阶段中,我大致选择numPos作为我的阳性样本的90%,尽管对于minHitRate 0.999而言过于悲观(非常适合0.995)。如果要计算最佳/最大保存值,则openCV问答中有一个公式。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!