我正在尝试自己的haar级联分类器，我有2139个正像，但是我有16000个负像，对吗？所以我有一个负numPos
因为:
numPos <=(正样本-负样本)/(1+(阶段数-1)(1-最低分数)))
所以:
(2139-16000)/(1+(17-1)(1-0.995))=-12834
这是正常的？？
最佳答案
不，numPos与您的阴性样本无关。 numPos是您要在每个阶段中使用的正数。这必须比阳性样本总数少一点，因为在每个阶段中，您将丢失所有假阴性(=分类器错误地不再检测到的阳性样本)。
例如，如果将numPos sr设置为1000，将minHitRate sr设置为0.999，则每个阶段最多丢失1个正样本(1000-1000 * 0.999)。因此，如果要计算2个阶段，则在选择numPos = 1000时最多需要1001个样本。
在20个阶段中，我大致选择numPos作为我的阳性样本的90％，尽管对于minHitRate 0.999而言过于悲观(非常适合0.995)。如果要计算最佳/最大保存值，则openCV问答中有一个公式。
关于opencv - 在Haar级联训练中numPos可以为负数吗，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44337461/