私opencv_traincascadeは素晴らしいツールでトレーニングされたHaar CascadesとLBP Cascadesを使用しています。
実際に精度を向上させるより大きなデータベースを生成する方法について、いくつかの目的を聞きたいです。つまり、ポジティブな画像が 2,000 枚、ネガティブな画像が 10,000 枚あるとします。CNN (畳み込みニューラル ネットワーク) の場合、2,000 を 8,000 のポジティブ サンプルに乗算するために、画像を回転、変換、およびスケーリングしました。これにより、結果が大幅に改善されますが、カスケード トレーニングで何ができるかは明確ではありません。
私の目的は次のとおりです。
- ノイズを含むポジティブ セットの一部を生成します。例えば：
- ハイライトまたはブレンダーでポジティブ セットの一部を生成します。
他のものを使用したり、精度を改善できる何かを試したりしましたか?
前もって感謝します。
ラファエル。