traincascade、分类器和openCV答案

【问题标题】：traincascade, classifiers and openCVtraincascade、分类器和openCV
【发布时间】：2014-05-22 19:47:20
【问题描述】：

目前，我正在训练一些数据，并且处于第十一个阶段。然而，我大部分时间都坐在这里，没有进入第 12 阶段。阶段 1-10 用了不到 18 小时完成，我的接受率接近 10^-7 低点。我想知道是否有一种好方法可以根据我目前训练的数据强制完成分类器 xml 文件。或者，如果我可以停止该过程，然后根据我此时已达到的阶段生成一个分类器。我该怎么办？

另外，我想知道理想的接受率是多少。我假设在这一点上这是一个很小的数字，但如果有人可以帮助解决这个问题，那就太棒了。

作为参考，这些是我用于火车的参数：

PARAMETERS:
cascadeDirName: classifier
vecFileName: samples.vec
bgFileName: negatives.txt
numPos: 68
numNeg: 436
numStages: 20
precalcValBufSize[Mb] : 3072
precalcIdxBufSize[Mb] : 3072
stageType: BOOST
featureType: HAAR
sampleWidth: 80
sampleHeight: 80
boostType: GAB
minHitRate: 0.999
maxFalseAlarmRate: 0.5
weightTrimRate: 0.95
maxDepth: 1
maxWeakCount: 100
mode: ALL

【问题讨论】：

标签： python c++ opencv computer-vision

【解决方案1】：

是的，你可以在第 15 阶段停止它。

为了测试工作的 14 个阶段（15 个可能被破坏），您重新发送您的 cmdline 与 num_stages 14。这将生成一个您可以使用的 cascade.xml。

稍后只需重新启动 num_cascades 30 即可完成训练。（也许你必须删除第 15 阶段）

【讨论】：