opencv - 如何获得自己制造的Haar级联的更高质量或精度

Question

任何人都可以粗略地告诉我什么是最小命中率，误报率以及如何为训练目的设置宽度和高度。我已经阅读了有关cv2的文档，还使用了google了一些文档，但实际上它并没有太大帮助。我已经完成了我的第一个级联，但是效果不佳而且非常糟糕。请大致告诉我，如果我更改这些利率的值会怎样。我在窗口上使用GUI haar级联训练器。提前致谢。

Answer 1

不是答案，而是提示:

例如如果在阶段0之后有以下结果:

NEG count : acceptanceRatio    40000 : 1
Precalculation time: 24.031
+----+---------+---------+
|  N |    HR   |    FA   |
+----+---------+---------+
|   1|        1|        1|
+----+---------+---------+
|   2|        1|        1|
+----+---------+---------+
|   3| 0.995179|   0.0838|
+----+---------+---------+
END>
Training until now has taken 0 days 0 hours 1 minutes 57 seconds.

在第一阶段，您将获得:

NEG count : acceptanceRatio    40000 : 0.124695
Precalculation time: 19.241
+----+---------+---------+
|  N |    HR   |    FA   |
+----+---------+---------+
|   1|        1|        1|
+----+---------+---------+
|   2|        1|        1|
+----+---------+---------+
|   3| 0.999077| 0.142975|
+----+---------+---------+
END>
Training until now has taken 0 days 0 hours 4 minutes 9 seconds.

这意味着分类器在开始时非常简单。 FA相对于接受程度的0.0838比率40000:0.124695表示，到目前为止，泛化还可以(0.0838接近0.124695)，但是存在一定差距，因此负样本可能足够多样化。在阶段2中，NEG计数:acceptanceRatio 40000 : 0.034703显示，推广仍然是一个很好的方法。虽然0.124695 * 0.142975 = 0.01782826762。

根据我的经验，接受率是训练期间要观察的最重要的事情之一，它可以向您显示训练数据的质量。