Есть ли разница, если я использую обрезанные объекты или полные кадры для обучения каскадного классификатора?

Question

Можно ли использовать обрезанные объекты из полных кадров в качестве обучающего набора данных для каскадного классификатора (LBP или HAAR)?

Я знаю, что при переобучении нейронной сети (Tensorflow, YOLO и т. Д.) Я должен использовать полные кадры с аннотациями

Но нужно ли мне это для каскадного классификатора? Или обрезанные изображения в порядке?

Кажется, я могу это сделать, потому что у нас есть положительные и отрицательные изображения

Так что все должно быть хорошо, чтобы обрезать объекты из положительных изображений

1011 * Е.Г. *

или

Answer 1

Ответ на этот вопрос Можно ли использовать обрезанные объекты из полных кадров в качестве обучающего набора данных для каскадного классификатора (LBP или HAAR) - это да.Это зависит от вашей модели архитектуры, ваших целей и совместимости системы.Для обучения мы обычно обрезаем целевые объекты из целого изображения и подаем в модель.

Ответ на этот вопрос Я знаю, что при переобучении нейронной сети (Tensorflow, YOLO и т. Д.) Я должен использовать полные кадры с аннотациями Это зависит.Каков ваш размер ROI?Вы можете изменить размер ваших ROI в соответствии с вашей архитектурой или, Вы можете обрезать целевые объекты из ROI.Это полностью зависит от вас.

Но нужно ли мне это для каскадного классификатора?Или обрезанные изображения в порядке? -Ответ оба в порядке.Выберите в зависимости от архитектуры вашей модели, времени обучения, конфигурации системы и, очевидно, эффективности обучения.