Haar_Training_Cascade了很长一段时间并没有什么连续运行的情况
enter image description hereHaar_Training_Cascade了很长一段时间并没有什么连续运行的情况
opencv_traincascade -data samples -vec samples.vec -bg negative.txt -numPos 8 -numNeg 9 -numStages 2 -w 50 -h 60 -featureType LBP
我在这里做Haar_cascade_training但之后创建矢量文件，当我给它上面提到的代码停在训练阶段1.我离开它超过6小时，但没有发生任何事情。我的正面样本是8，而负面样本是9. 请让我在我犯错的地方。 谢谢....
opencv_traincascade可以进入一个无限循环寻找负样本。你可以做的一件事是给它更负面的图像，并确保它们包含通常与你感兴趣的对象相关的背景。
还要注意，在大型数据集上训练探测器可能需要几个小时甚至几天的时间。但是，鉴于您只有8个正面样本，我相信这是一个无限循环。
您也可以尝试MATLAB中计算机视觉系统工具箱中的trainCascadeObjectDetector函数，该函数永远不会陷入无限循环。
好吧，所以我需要添加更多的负面图片，你能告诉我什么是正面和负面图片需要的比例。 谢谢迪玛 –
这很难说。你想要很多负面的图像，并且你希望它们很大。 'opencv_traincascade'通过扫描负片图像产生负片样品。任何被归类为感兴趣对象的东西都是假阳性，并被添加到负样本列表中。 – Dima
嗨迪玛，我又添加了50个负面图像，当第一阶段开始时，它突然停下来，并给出了一个错误REQUIRE LEAF FALSE ALARM RATE BRANCH TRAINING TERMINATED。 –
我很确定这是在第一阶段训练中完成的，因为你的命中率（1）大于你的minHitRate（0.995） – GPPK
是的，它停在训练阶段1：我怎么能做到。 –
对不起。我的意思是零 – GPPK