通过添加特定负样本来优化级联
Optimizing cascade by adding specific negative samples
我成功地训练了我的第一个级联以从后面检测街上的汽车。现在我想让它变得更好，因为除非我调整参数，否则它仍然会捕获随机的树木和摩托车。
我试图将那些特定的树木和摩托车添加到负样本中，但由此产生的级联仍然检测到它们。我加的太少了吗？我加了100到1400左右。
还有什么其他方法可以优化我的级联？
你是说1400个负样本？但如果你问我，这也不够。负样本是您的级联不应检测到的样本。所以请不要用数字来限制它，只需添加所有阻碍你完美检测的负样本。所以去吧。你提到了像你的级联检测树这样的东西，即使你将它添加到负样本中也是如此。如果是这种情况，则添加更多包含该特定树的数字图像。并且还将它的树皮添加到负样本中。有时它可能对你有帮助。
我成功地训练了我的第一个级联以从后面检测街上的汽车。现在我想让它变得更好，因为除非我调整参数，否则它仍然会捕获随机的树木和摩托车。 我试图将那些特定的树木和摩托车添加到负样本中，但由此产生的级联仍然检测到它们。我加的太少了吗？我加了100到1400左右。 还有什么其他方法可以优化我的级联？
你是说1400个负样本？但如果你问我，这也不够。负样本是您的级联不应检测到的样本。所以请不要用数字来限制它，只需添加所有阻碍你完美检测的负样本。所以去吧。你提到了像你的级联检测树这样的东西，即使你将它添加到负样本中也是如此。如果是这种情况，则添加更多包含该特定树的数字图像。并且还将它的树皮添加到负样本中。有时它可能对你有帮助。