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HAARカスケードを使用して、変形可能なオブジェクト（私の場合はCAT）を検出したいと思います。2000 のポジ画像と 3000 のネガ画像で、最大 20 ステージまでテストを実行しました。予想通りのことが起こっているとは思えません。私のトレーニングデータセットの問題かもしれません。私の肯定的なデータ セットには、猫の画像が含まれています。同じ猫でも形や姿勢が違う。ハールは陽性データセットの違いを認識でき、それでも猫として認識できるのだろうか。

助けが必要です、私が使用できる他の代替方法はありますか??

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まず、haar 分類子のトレーニングに使用しているものをリストしていません。opencv_traincascades を使用していない場合は、ここから始めてください。

第二に、猫を検出することは非常に難しい作業です。多くの未定義のエッジ、回転および空間分散があります。この一連の思考を使用して、次の質問に答えてください。

  • ポジティブなデータセットはどのように見えますか?
  • これは、入力フィードを通じて表示されているものと似ていますか
  • 訓練したときの分類器の誤警報率は?
  • 背景セットに何を含めますか (猫ではない猫のように見える画像が多いなど)

何が起こっているのかをよりよく理解するために、分類段階からの出力を質問に投稿することをお勧めします。詳細については、これらのリンクを参照してください。

最初にペンやロゴを試してみて、openCV のチュートリアルに従って、基本を理解してください。（もし基本的なことを知らないとしたら申し訳ありません）

G./

于 2013-04-23T18:03:55.743 に答える