ハール分類子ポジティブなイメージを使用すると、ハール分類子の訓練に関連するいくつかのポイントを理解する助けてもらえ明確化

Question

を設定します。

1）万一、正画像のみトレーニングオブジェクトが含まれているか、彼らはそれにいくつかの他のオブジェクトを含むことができますか？私は交通標識を認識したいのですが、ポジティブなイメージには交通標識だけが含まれているのか、それとも高速道路も含むのでしょうか？
2）サンプルベクトルファイルを作成するには2つの方法があります.1つは、ポジティブイメージに検出されたオブジェクト座標を含むインフォメーションファイルを使用し、もう1つはポジティブとネガティブのリストを与えるだけです。どちらがいいですか？
3）検出されたオブジェクトの座標が正のイメージに含まれているインフォメーションファイルをどのように作成するのが普通ですか？イメージクリッパーはオブジェクトの座標を生成できますか？

適応勾配のdlibヒストグラムは、Haar分類器よりも優れた結果をもたらしますか？
私のターゲットは、ラズベリーパイの交通標識の検出です。

ありがとう

Answer 1

ポジティブサンプル（必ずしも画像ではない）は、オブジェクトのみを含むべきである。場合によっては、それぞれのポジティブサンプルに対して正しいアスペクト比を取得することができない場合があります。次に、バックグラウンドを追加するか、オブジェクト境界の一部をトリミングします。最終的な検出器はポジティブなサンプルアスペクト比の領域を検出するので、ポジティブなサンプルの周りに多くの背景を使用すると、最終的な検出器はおそらくトラフィックス記号の領域を検出しませんが、背景が多い領域あなたの交通標識の周り。

Afaik、陽性サンプルは、opencv_createsamples.exeで作成された.vecファイルで提供されなければならず、その説明付きのファイルが必要です（ここで画像はポジティブサンプルですか？）。私は通常、ラベル付きトレーニングサンプルを前処理し、すべての背景を切り取って、ポジティブサンプルが画像全体を満たし、画像が既に正しいアスペクト比になっている中間画像のみが存在するようにします。これらの中間イメージのそれぞれに対して、基本的に "folder/filename.png 0 width height"のテキストファイルを入力し、その中間イメージから.vecファイルを作成します。しかし、他の方法では、フルサイズの画像の中から真の情報を使うことは、同じ品質でなければなりません。

ポジティブサンプルごとに同じアスペクト比を固定しないと、タスクに問題がある場合とそうでない場合があるので、オブジェクトをストレッチすることに注意してください。

イメージをワープ/変換することで、さらにポジティブなサンプルを作成できます。 opencv_createsamplesはそれを行うことができますが、私はそれを実際に使用したことはありません。そのようなサンプルを使用することで訓練が有効になるかどうかはわかりません。