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Ubuntu 12.1064ビットでOpenCV2.4.3を使用していますが、opencv_trainingを実行すると、以下に示すエラーメッセージが表示されます。トレーニングは継続されているため、重大なエラーではないと思いますが、それでも「エラー」と露骨に表示されます。私はこれに対する解決策を見つけることができないようです-それはどういう意味ですか（AdaBoostとは何ですか）、なぜそれは「ミスクラス」について不平を言っているのですか、そしてどうすればそれを修正できますか？私がグーグルで見つけたものはすべて、これを単に「警告」と呼び、基本的にそれを忘れていました。ありがとう！

cd dots ; nice -20 opencv_haartraining -data dots_haarcascade -vec samples.vec -bg negatives.dat -nstages 20 -nsplits 2 -minhitrate 0.999 -maxfalsealarm 0.5 -npos 13 -nneg 10 -w 10 -h 10 -nonsym -mem 4000 -mode ALL
Data dir name: dots_w10_h10_haarcascade
Vec file name: samples.vec
BG  file name: negatives.dat, is a vecfile: no
Num pos: 13
Num neg: 10
Num stages: 20
Num splits: 2 (tree as weak classifier)
Mem: 4000 MB
Symmetric: FALSE
Min hit rate: 0.999000
Max false alarm rate: 0.500000
Weight trimming: 0.950000
Equal weights: FALSE
Mode: ALL
Width: 10
Height: 10
Applied boosting algorithm: GAB
Error (valid only for Discrete and Real AdaBoost): misclass
Max number of splits in tree cascade: 0
Min number of positive samples per cluster: 500
Required leaf false alarm rate: 9.53674e-07
Stage 0 loaded
Stage 1 loaded
Stage 2 loaded
Stage 3 loaded
Stage 4 loaded
Stage 5 loaded
Stage 6 loaded
Stage 7 loaded

Tree Classifier
Stage
+---+---+---+---+---+---+---+---+
|  0|  1|  2|  3|  4|  5|  6|  7|
+---+---+---+---+---+---+---+---+

   0---1---2---3---4---5---6---7

Number of features used : 7544

Parent node: 7

*** 1 cluster ***
POS: 13 96 0.135417
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これはエラーメッセージではなく、アルゴリズムが内部エラー率を測定する方法を説明する印刷物だと思います。この場合、例の誤分類を使用しています。実数および離散アダブーストは、入力サンプルを出力範囲[0,1]にマッピングするため、アルゴリズムの不正確さを測定する意味のある方法があります。adaboostの別のバリアントが使用されている場合、このエラー測定値は意味をなさなくなる可能性があります。

于 2013-02-04T01:34:18.750 に答える