用OpenCV二进制文件提高Haar训练的准确性

Question

我一直在使用Haar Cascades和LBP级联训练用opencv_traincascade工具进行训练。

我想听听有关如何生成更大数据库的一些目的，这实际上提高了准确性。我的意思是：让我们想象我们有2000张正面图像和10,000张负面图像。对于CNN（卷积神经网络），我已经旋转，翻译和缩放图片，以便将这2000个数字增加到8,000个正面样本中，这样可以真正改善结果，但我并不清楚我能做些什么呢？级联训练。

我的目的是：

1. 生成带有噪声的正集的一部分。例如：
2. 使用高光或混合器生成正片组的一部分。

您是否使用过任何其他内容或尝试过可以提高准确性的内容？

提前谢谢。

圣拉斐尔。