我想制作一个人脸检测应用程序，使用 Python、OpenCV 只检测我的脸。我想知道选择负样本是否有任何规则。我应该选择任何不包含我的脸的图像吗？ (例如:道路、场景、动物等)或者我应该选择不包含我脸的人脸作为负像。
另外我想知道查找对象占用的公共(public)环境是否会影响效率？ (例如:在检测汽车时选择空旷的道路作为负图像是一种好的做法吗？)
我真的很想知道你的想法。如果有的话，您能否也分享文章、文档？我真的很感激。感谢您的帮助!
最佳答案
这是一个相当困难的问题，很大程度上取决于您选择的算法。如果你例如使用 SIFT，那么你只使用正样本。如果您使用的是 Cascades，则负样本是必需的。
使用什么样本取决于应用，不存在单一答案。您通常应该提供涵盖您可能会出现的可能情况的正样本和负样本。随着算法变得更加复杂(深度学习)，这变得更加相关。
因此，如果您认为其他面孔可以出现在图像中，并且您希望确保它认为它们是负面的，您需要提供此信息。如果您的脸可以出现在不同的背景下，那么包含这些情况也很重要。
总而言之，包括预期会出现的情况的样本(正面/负面)。
关于opencv - 如何选择负样本？ (OpenCV，目标检测)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/57568943/