Question

我运行opencv_traincascade，我从未达到第0阶段的预先计算时间。

编辑：我的问题似乎与LBP培训有关。我将featureType更改为HAAR，下面的分类器在几分钟内完成了培训

编辑：预计算时间以秒为单位，因此在第0阶段，您应该看到它在10秒内达到预先计算，但我已经看到它高达40秒。预先计算时间可能会逐步增加，然后在后期突然大幅增加到半小时（甚至可能比使用数千个样本时更长，但我还没有那么远）

（我将继续更新这篇文章，填写我已经理解的事情，这使我无法理解预先计算，并且可能会发现为什么HAAR培训会在LBP没有的情况下起作用。它可能只是需要查看源代码以启动阶段循环）

问题

我运行opencv_traincascade，我从未达到第0阶段的预先计算时间。

我正在使用2014年购买的MacBook Air。

处理器1.3 GHz Intel Core i5
  内存4 GB 1600 MHz DDR3
  图形Intel HD Graphics 5000
  软件OS X 10.9.4（13E28）

我的终端看起来像这样，在我的Activity Monitor中运行了大约390％（真的？）我的CPU和4个线程。

===== TRAINING 0-stage ===== <BEGIN POS count : consumed x : x NEG count : acceptanceRatio y : 1

虽然我已经尝试创建了许多分类器，但为了分享我们都可以涉及的内容，我将参考一个汽车检测教程，因为我得到了相同的结果，如果它是我自己的训练或不。这个培训师已经出版了，我见过其他人参考它，所以我认为它有效。

https://www.youtube.com/watch?v=WEzm7L5zoZE

在我的桌面上，我有：

在cars.info文件夹中包含相对文件路径和信息（1 0 0 100 40）的pos文件夹;
一个bg.txt文件，包含包含负样本的neg文件夹的相对路径;
一个名为“data”的空数据文件夹;
一个正面样本的cars.vec文件。我可以查看矢量文件，图像就在那里。

最初100x40有550个正样本，使用createsamples创建vec文件后有48x24

100x40

有500个阴性样本

这是createsamples命令，供参考：

opencv_createsamples -info cars.info -num 550 -w 48 -h 24 -vec cars.vec

然后我运行以下命令：

opencv_traincascade -data data -vec cars.vec -bg bg.txt -numPos 500 -numNeg 500 -numStages 2 -w 48 -h 24 -featureType LBP

PARAMETERS: cascadeDirName: data vecFileName: cars.vec bgFileName: bg.txt numPos: 500 numNeg: 500 numStages: 2 precalcValBufSize[Mb] : 256 precalcIdxBufSize[Mb] : 256 stageType: BOOST featureType: LBP sampleWidth: 48 sampleHeight: 24 boostType: GAB minHitRate: 0.995 maxFalseAlarmRate: 0.5 weightTrimRate: 0.95 maxDepth: 1 maxWeakCount: 100

这是我的输出，我从来没有看到LBP的预先计算，无论我想要训练什么;我是如何尝试更改样本大小，图像分辨率，minHitRate或降低numPos的。

===== TRAINING 0-stage ===== <BEGIN POS count : consumed 500 : 500 NEG count : acceptanceRatio 500 : 1

请询问我未能提供的任何信息。我道歉。

我已经读过培训师陷入无限循环，并修改所需的源代码。但是，我希望可以避免这种情况，因为这似乎适用于其他人（至少是作者）。

感谢所有过去的问题和答案，这些问题和答案帮助我完成了各种编码项目。

Answer 1

我之前遇到过这样的问题。我解决它的方法是将precalcValBufSize和precalcIdxBufSize的值设置为0和0.似乎预先计算不能用于LBP。但是，它们设置为0后效果很好.LBP的训练过程比哈尔快得多。

OpenCV - LBP Traincascade在第0阶段无法通过预计算，但是HAAR工作正常吗？

1 个答案: