c++ - Haar のような特徴トレーニングに使用するネガティブな画像の種類は重要ですか?

Question

OpenCV を使用してオブジェクト トラッキングを実行しようとしていますが、Haar のような機能について少し読みました。これを行うには約 5000 ～ 10000 枚のネガ画像が必要であり、より多くの画像を使用するほど、結果がより正確になります。しかし、どのタイプの画像を使用するかは重要ですか?

たとえば、部屋の中の物体を追跡するので、室内環境のネガティブな画像だけを取得した方がよいでしょうか? それともネガばかりだから関係ないの？

これがばかげた質問のように聞こえる場合は申し訳ありませんが、結果が可能な限り正確であることを確認するために、これについて 100% 確信したいと考えています。

ありがとう

Answer 1

私が読んだことから、これらのネガティブなイメージが屋外であるか屋内であるかは問題ではありませんが、これらのタイプの両方を持っている必要があると思います。

ところで、このリンクのソ直敏は、約3000のネガサンプルを使用したと言っているので、5000から10000のサンプルを計画している場合は、おそらく屋内と屋外の両方のネガを使用できます。これらのネガティブサンプルに関心のあるオブジェクトがないことを確認してください。

お役に立てれば。