opencv - 我的负样本的质量会影响我的 haar 训练器的输出吗？开放式CV

Question

对于正样本，我使用了一个谱号图像并将其旋转到我需要的角度，以涵盖所有可能的形状，即从一本书到另一本书的变化。2000 个样本，在 haartrainer 中使用 1500 个。

对于负样本，我下载了 3019 张随机图像并正在使用它们，当然检查它们都没有 gclef 符号。负面图像是云、办公室、房屋、建筑物、树木、笔记本电脑。实际上我在stackoverflow上找到了一个链接，请不要让我去寻找它......使用3018个负样本。

负样本重要吗？即，如果我的负样本是云和房屋，我会得到比没有谱号的乐谱更清晰的结果吗？即负样本会影响物体检测吗？我已经创建了两个具有 10-14 个阶段的级联文件，我得到了非常不同的结果。但是通过裁剪乐谱来创建 3000 个负样本是一件很痛苦的事情……

我的对象检测器不打算在野外工作，而只能在扫描的乐谱上工作，所以它唯一会遇到的就是音乐符号......如果 Haartraining 不是办法，请指出！完成n00b，只是想办法。

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如果您不期待房屋、树木和汽车，为什么要将它们用于负样本？更好地使用实际出现在要分析的图像中的图像补丁。例如，低音谱号更接近于 ag 谱号，而不是树形补丁。实际上，您图像上的几乎每个符号都更接近于谱号而不是真实世界的图像，因为您的真实世界不是位图样式。

您是否在一次训练中使用了不同的谱号旋转方式？不要这样做！Haar 训练不是旋转不变的。如果您希望您的工作表被旋转，您应该更好地旋转图像并为每个旋转的图像运行检测。

或者...您可以通过检测线条（例如使用霍夫线）来检测纸张的方向，仅将其旋转一次以获得直立图像，然后运行检测。

您可以从几个样本开始进行测试（假设 10 个阳性，100 个阴性）。训练不会花那么长时间。g谱号应该很容易训练，因为它很有特点。如果您发现它朝着正确的方向发展，您可以添加样本以改进检测器的质量。

祝你好运！:)

btw.：你是小号手吗？;)

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是的，否定确实很重要，您应该在可能的最佳条件下训练您的分类器，即在预测期间使用您将给出的图像，即乐谱的图像。因此，将没有 g-clef 的乐谱中提取的图像作为负样本。您仍然可以将其他类型的图像添加到负片集中。

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于 2013-04-13T11:51:20.137 回答

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