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私はカスケード分類器を使用して、ある種の植物を訓練しています。ここに私が検出したいもののサンプル画像があります

小さな緑の植物のサンプル

私は小さな緑の植物をポジティブ用にサンプリングし、背景が似ていて緑色の植物がない画像からネガを作成しました（多くの情報源から示唆されているように）. サンプリングのために、これに似た多くの画像を使用しました。

私は多くのトレーニング データを持っていなかったので、もちろん理想的な分類結果は期待していませんでした。

通常のパラメーター min_hit_rate 0.95 max_false_alarm 0.5 などを設定しました。5、6、7、8、9、および 10 段階でトレーニングを試みました。私に起こる奇妙なことは、トレーニングプロセス中にすべてのステージでヒット率が 1 になり、5 つのステージの後、0.004 の良好な受け入れ率が得られることです (後のステージ 6、7、8 と同様です...)。トレーニング サンプルに使用したのと同じ画像で分類子をテストしようとしましたが、非常に非論理的な動作があります。

  1. 分類器は、ほとんどすべてのものを検出しますが、私がそれから取った肯定的なサンプル (HIT RATION EQUAL TO 1 を使用したトレーニングの同じサンプル) を検出します。
  2. 分類子は非常に遅いですが、単一の入力画像に 1 時間以上かかりました (ダウンサンプリングされた倍率 1.1)。

トレーニング中に（すべての段階で）同じサンプルが陽性として分類され、画像上で陽性として分類される方法がわかりません（その周りに多くの偽陽性があります）。

私はすべてを百万回チェックしました（どういうわけかポジティブとネガティブを混ぜたと思っていましたが、そうではありませんでした）。

誰かがこの問題で私を助けることができますか?

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お手伝いはできますが、もちろん、画像を送っていただけない限り、このことを訓練することはできません.

私の経験では、望ましい結果が得られない場合は、単にtraincascade間違った、または不十分なイメージ (ポジティブまたはネガティブのいずれかまたは両方) を与えているだけです。

opencv_annotation組み込みツールを使用して注釈ファイルを作成するまで、良い結果は得られませんでした。あなたはそれをしましたか？陽性は何人？

ネガには、オブジェクトを検出しようとしている背景が含まれていましたか? これは重要であり、見逃すことはできません。

また、LBP を使用します。これははるかに高速です。

あなたや誰かがまだ立ち往生していて、いくつかのポジティブなものが作成されている場合は、それらを私に送ってください。これを訓練できるかどうかを確認します.

また、私が経験した後、このことについてのワンストップチュートリアルを書いたことを願っています:

http://johnallen.github.io/opencv-object-detection-tutorial/

于 2016-04-05T23:21:41.467 に答える