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OpenCV を使用して独自の LBP Cascade Classifier を作成する必要があるため、このプロセスに慣れるために、非常に小さなファイル セットを使用してコツをつかみました。

ただし、opencv_traincascade に関する適切な情報を見つけるのに苦労しています。.vec ファイルにある 87 枚のポジ画像でプロセスを実行するように設定しました。これは小さなセットであり、あまり役に立たないことはわかっていますが、理論をテストするためだけに、ネガに正確に貼り付けた場合、ポジ画像の1つをピックアップするのに十分であることを望んでいました. しかし、トレーニング プロセスを開始すると、ステージ 5 に到達し、ステージ 6 を開始するときにハングするという結果になりました。

さらに小さな正のセットでプロセスを再開したところ、同じことが行われました。何らかの理由で、ステージ x になり、トレーニング ステージの開始時に Neg Count でフリーズし、決して回復しません。

アイデアや提案はありますか？問題はトレーニング セットのサイズが小さいことですか? 

===== TRAINING 0-stage =====
BEGIN
POS count : consumed   6 : 6
NEG count : acceptanceRatio    2600 : 1
Precalculation time: 10.965
+----+---------+---------+
|  N |    HR   |    FA   |
+----+---------+---------+
|   1|        1|        0|
+----+---------+---------+
END

===== TRAINING 1-stage =====
BEGIN
POS count : consumed   6 : 6
NEG count : acceptanceRatio    2600 : 0.0244943
Precalculation time: 10.985
+----+---------+---------+
|  N |    HR   |    FA   |
+----+---------+---------+
|   1|        1|        0|
+----+---------+---------+
END

===== TRAINING 2-stage =====
BEGIN
POS count : consumed   6 : 6
NEG count : acceptanceRatio    2600 : 0.000697076
Precalculation time: 11.237
+----+---------+---------+
|  N |    HR   |    FA   |
+----+---------+---------+
|   1|        1|0.000384615|
+----+---------+---------+
END

===== TRAINING 3-stage =====
BEGIN
POS count : consumed   6 : 6
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私は似たようなことをしている最中です。列車のステージは無限ループに陥ることが多く、この状態を防ぐためにコードを変更する必要があります。createsamplesとtraincascadeにどのパラメーターを使用していますか？最初はtraincascadeのネガティブイメージの数を減らしてみてください。これは私のために働いた。

于 2013-01-31T13:53:06.467 に答える