как повысить качество или точность собственного изготовления каскада Хаара

Question

Может ли кто-нибудь в общих чертах сказать мне, какова минимальная частота попаданий, частота ложных срабатываний и как установить ширину и высоту для учебных целей. Я уже прочитал документацию по cv2, а также кое-что из Google, но на самом деле это мне не очень помогло. Я уже сделал свой первый каскад, но он не работал хорошо и ужасно. Скажите, пожалуйста, примерно, что произойдет, если я изменю значение этих ставок. Я использую GUI haar cascade trainer в окне. Заранее спасибо.

Answer 1

не ответ, а подсказка:

например, если у вас есть, после этапа 0, этот результат:

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.

и для этапа 1 вы получите:

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.

это означает, что классификатор вначале довольно прост. FA 0,0838 по сравнению с коэффициентом приемлемости 40000: 0,124695 означает, что пока что обобщение в порядке (0,0838 близко к 0,124695), но есть некоторый пробел, поэтому отрицательные образцы могут быть достаточно разнообразными. На этапе 2 NEG count: acceptRatio 40000 : 0.034703 показывает, что обобщение все еще находится на правильном пути. 0.124695 * 0.142975 = 0.01782826762 хотя.

По моему опыту, коэффициент приемлемости - одна из самых важных вещей, которые нужно соблюдать во время тренировки, чтобы показать вам качество ваших тренировочных данных.