CascadeObjectDetector 的置信度分数
Confidence Scores for CascadeObjectDetector
我目前正在开展一个项目，探索各种人体检测方法。为了制定用于比较的基线，我希望使用几种标准检测方法（即，HOG with SVM、Viola-Jones）。当我使用 Caltech Pedestrian Dataset(http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/CaltechPedestrians/) 进行测试时，我在 Matlab 中完成所有工作以利用他们的附加工具箱。
我目前被 Viola-Jones 问题困住了。检测器评估工具需要 [frame, x, y, h, w, score] 来为检测器生成 ROC 曲线。我曾计划将 CascadeObjectDetector 与经过 OpenCV 训练的 fullbody.xml 模型一起使用，代码如下：
detector = vision.CascadeObjectDetector(MODEL)
BBOX = step(detector,I)
但是，检测器只给出边界框值，没有分数。是否有一些解决方法可以为级联分类器生成 ROC 曲线？或者可以提供所需结果的其他实现？
遗憾的是，目前无法从 vision.CascadeObjectDetector 获得置信度分数。
我目前正在开展一个项目，探索各种人体检测方法。为了制定用于比较的基线，我希望使用几种标准检测方法（即，HOG with SVM、Viola-Jones）。当我使用 Caltech Pedestrian Dataset(http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/CaltechPedestrians/) 进行测试时，我在 Matlab 中完成所有工作以利用他们的附加工具箱。
我目前被 Viola-Jones 问题困住了。检测器评估工具需要 [frame, x, y, h, w, score] 来为检测器生成 ROC 曲线。我曾计划将 CascadeObjectDetector 与经过 OpenCV 训练的 fullbody.xml 模型一起使用，代码如下：
detector = vision.CascadeObjectDetector(MODEL)
BBOX = step(detector,I)
但是，检测器只给出边界框值，没有分数。是否有一些解决方法可以为级联分类器生成 ROC 曲线？或者可以提供所需结果的其他实现？
遗憾的是，目前无法从 vision.CascadeObjectDetector 获得置信度分数。