opencv 级联分类器训练 命令行与训练过程中参数解释
来源:互联网 发布:金融网络销售好做吗 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 02:30
紧接上一篇文章http://blog.csdn.net/xiao_lxl/article/details/44645969 opencv 级联分类器训练步骤和方法
级联分类器训练中命令行和训练过程中参数注释:
命令行:
-data: 指定生成的文件目录
-vec: vec文件名(.vec)
-bg: 负样本描述文件名(.dat)
-npos: 在每个阶段用来训练的正样本数目
-neg: 在每个阶段用来训练的负样本数目,这个值可以设置大于真正的负样本图像数目,因为程序会自动从负样本图像中切割出和正样本大小一致的图像块,这个参数一般设置为正样本数目的1~3倍。
-nstages:训练级数,推荐使用15~20,一般层数越高,耗时越长。
-mem: 程序可使用的内存,一般设为256即可。实际运行时一般不怎么占用内存,以MB为单位
-nonsym: 后面不用跟参数,用于指定目标对象是否垂直对称
-minhitrate:最小命中率,即训练目标的准确度。
-maxfalsealarm:最大虚警(误检率),每层训练到这个值小于0.5时结束,进入下一级训练。
-weighttrimming:指定是否使用权修正和使用多大的权修正,一般选择0.9.
-mode:all指定Harr类型,BASIC仅仅使用垂直特征,ALL使用垂直以及45度旋转特征
-w: 正样本图像的宽
-h: 正样本图像的高
训练过程中出现的dos窗口:
N: 训练层数
SMP: 样本占总样本个数
F:
ST.HR: 阈值
HR: 击中率
FA: 虚警,只有当每一层训练的FA低于你命令中设置的maxfalsealarm数值,才会进入下一级训练
EXP.ERR: 经验错误率
Parentnode:9 表示现在训练到第9级。
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