训练级联，分类器和openCV

traincascade, classifiers and openCV

本文关键字：openCV 分类器 级联      更新时间：2023-10-16

目前，我正在训练一些数据，我在第十一阶段。然而，我一天中的大部分时间都坐在这里，没有走到第12赛段。阶段1-10花了不到18个小时就完成了，我的接受率接近10^-7的低点。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。或者我可以停止这个过程，然后根据我在这一点上达到的阶段生成一个分类器。我该怎么做呢?

还有，我想知道理想的接受率是多少。我想这是一个小数字，但如果有人能帮助澄清这一点，那就太棒了。

作为参考，这些是我为火车使用的参数:

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

是的，你可以在第15阶段停止。

用于使用14个阶段进行测试(15个阶段可能会中断)，您使用num_stages 14重新发送cmdline。这将生成一个可以使用的cascade.xml。

稍后使用num_cascades 30重新启动以完成训练。(也许你必须删除第15阶段)

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