Haar Cascade -为什么我的训练有素的模型认为一切都是一只鞋？
Haar Cascade -为什么我的训练有素的模型认为一切都是一只鞋？
提问于 2019-06-10 23:46:03
我用梯级训练器的gui训练了一个分类器。我使用了大约2000张底片和900张正片的鞋子。训练完成后，程序生成了一个名为cascade.xml的文件。我在多个图像上运行了opencv python脚本，比如库的图片。结果总是成百上千的方框被画在任何或每件事的周围。我认为一切都是一只鞋(如果它知道鞋是什么的话)。我甚至用耐克鞋的图像运行了脚本，分类器在鞋图像中绘制了数百个框。这里的情况可能是什么？我的分类器应该对鞋有足够的了解，这样它就不会把库误认为是鞋。为什么我的分类器要在所有东西周围画矩形？
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2019-06-10 23:54:22
Haar级联不能对对象进行分类，除非我们告诉它命名该特定级联中的对象。Haar级联只能在对象周围绘制方框。cv2.putText(img，‘人脸’，(x-10，y-10)，font，1，(0,255,255)，2，cv2.LINE_AA)除非我们把这段代码放进去，否则你不会得到对象的名称。还有训练箱的大小。如果它太小，可能是较低分辨率的相机错误地拍摄了对象。
Stack Overflow用户
发布于 2019-06-13 07:38:58
一般规则是，负面图像至少应该是正面图像的两倍以上。顺便说一句，你是如何训练你的级联的？等等，让我试着用10个图像做一个狗的级联，然后返回报告。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56529553
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