如果我使用裁剪的对象或全帧来训练级联分类器,会有什么区别?

时间:2019-04-18 13:16:20

标签: opencv computer-vision classification cascade-classifier

我可以使用全帧裁剪的对象作为级联分类器(LBP或HAAR)的训练数据集吗?

我知道重新训练神经网络(Tensorflow,YOLO等)时必须使用带注解的完整帧

但是级联分类器是否需要它?还是可以裁剪图像?

看来我能做到,因为我们有正面和负面的印象

因此可以从正像中裁剪对象

例如

enter image description here

enter image description here

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

这个问题的答案我可以将整幅裁剪的对象用作级联分类器(LBP或HAAR)的训练数据集是。这取决于您的模型架构,目标和系统兼容性。为了进行训练,我们通常从整个图像中裁剪目标对象并输入模型中。

这个问题的答案我知道在重新训练神经网络(Tensorflow,YOLO等)时必须使用带注解的完整帧。这取决于。您的投资回报率是多少?您可以根据您的体系结构调整ROI的大小,也可以从ROI裁剪目标对象。这完全取决于您。

但是级联分类器是否需要它?还是可以裁剪图像?-都可以。根据您的模型架构,培训时间,系统配置以及明显的培训性能进行选择。