AdaBoost

[McBodik 0]

Всем привет. Я бы хотел, чтобы кто-то при возможности предоставил максимально исчерпывающую инструкцию по всевозможных параметрах createsamples и traincascade или хотя бы ссылку где это можно прочитать(именно детально а не поверхностно). Поскольку повсюду встречается общая информация, которую я думал что знаю, но когда углубляюсь, понимаю что еще мало знаю, кроме того информация из разных источников разная.

Если такой информации нет, то хотя бы ответы на некоторые вопросы -

как лучше выбирать размер сэмпла если изображение например 100х200 - 10х20? или может какое-то другое?

Как выбрать minhitrate i maxfalsealarmerate? довольно часто встречается ошибка maxfalsealarme превысил указанный, хотя на негативах искомого изображения точно нет.

Как вообще создавать положительные образцы? Лучше самому создать базу картинок в которых указано где именно находится изображения или createsample дает не худший результат?

Сколько создавать сэмплов в vec файле и сколько потом указывать для traincascade? Поскольку если например создать 5000 сэмплов в vec и указать столько же в traincascade - ошибка "мало сэмплов в vec файле".

Встретил на форуме "vec-file has to contain> = (numPose + (numStages-1) * (1 - minHitRate) * numPose) + S, where S is a count of samples from vec-file" - как так может бить??? и вообще numPose != numPos чтоли? если S - количество семплов в vec файле, как vec может вмещать столько сколько там есть + некоторое число???

По словам другого форумчанина следует - только уникальные сэмплы в vec файле нужно учитывать. Но - что же означает эта уникальность? А еще он пишет, что если запустить createsample для одного объекта, то это плохо и хорошо научить не удастся. Насколько это правда?

Также в доке opencv указано что нужно тщательно подходить к выбору позитивов и негативов. А как проверить их качество?

(см. изображение)Еще меня интересует precalculatingtime - обычно не соответствует действительности, а еще таблица с FA, HR обычно такая маленькая 1-5 строк, для чего эти значения вычисляются?

Что и что значат остальние числа на картинке? (consumed, acceptance ratio)..

Спасибо! (По ходу буду еще вопросы задавать )

[Smorodov 579]

Я бы тоже не отказался от такой инструкции, но видимо придется собирать инфу по крошкам.

По поводу оценок ошибок классификации можно почитать тут:

http://en.wikipedia.org/wiki/Type_I_and_type_II_errors

[McBodik 0]

Я бы тоже не отказался от такой инструкции, но видимо придется собирать инфу по крошкам.

По поводу оценок ошибок классификации можно почитать тут:

http://en.wikipedia.org/wiki/Type_I_and_type_II_errors

да, по крошкам собрать реально, но часто информация из разных источников разная: (

и спасибо за ссылку