私は最終的に自分の分類子を作成する方法を理解し、まともな分類子を機能させることができましたが、今の問題は精度です
1 つの強力な分類器に結合したい車両に対してさまざまな角度があります。これにより、正面図と側面図から車両を検出できるようになります。私が結論付けた回避策は、それぞれが異なる分類器 (1 つの正面図で作業し、他は側面図です)、これは最善の回避策ですか?
私の知る限り、haarcascade 分類器は選択されたオブジェクトから特徴を抽出し、その特徴をトレーニングします。
分類子の改善についても助けが必要です。改善するためだけにポジティブ/ネガティブ写真をフィードするだけで十分ですか? またはスケーリングなどを変更する必要がありますか？トレーニングに使用する写真と最高のステージ レベルの [+ve/-ve] の最適な比率は?
事前に感謝し、長い投稿を申し訳ありません!