是否可以从现有的xml文件训练一个新的级联分类器
是的，可以从现有的XML文件训练一个新的级联分类器。级联分类器是一种机器学习模型，用于将输入数据分为多个不同的类别。它由多个分类器组成，每个分类器都负责对输入数据的一个特定方面进行分类。级联分类器通常用于处理复杂的分类任务，其中不同的特征可能需要不同的分类器来处理。
训练一个新的级联分类器的步骤如下：
- 数据准备：从现有的XML文件中提取训练数据。XML文件可以包含标记的数据样本，其中每个样本都有一个或多个特征和对应的类别标签。
- 特征提取：根据任务的要求，从训练数据中提取合适的特征。特征可以是文本、图像、音频等数据的统计属性或结构信息。
- 数据标注：为每个训练样本分配正确的类别标签。这可以通过人工标注或自动标注的方式完成。
- 分类器训练：使用训练数据和对应的类别标签训练级联分类器。常见的训练算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
- 模型评估：使用测试数据评估训练得到的级联分类器的性能。可以使用各种指标如准确率、召回率、F1分数等来评估模型的性能。
- 模型优化：根据评估结果对模型进行优化，例如调整分类器的参数、增加训练数据量、改进特征提取方法等。
级联分类器在许多领域都有广泛的应用，例如人脸识别、目标检测、文本分类等。在云计算领域，级联分类器可以用于自动化数据分类和标记，提高数据处理的效率和准确性。
腾讯云提供了一系列与机器学习和人工智能相关的产品和服务，例如腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcml）、腾讯云智能图像处理（https://cloud.tencent.com/product/tiia）、腾讯云智能语音识别（https://cloud.tencent.com/product/asr）等，这些产品可以帮助用户构建和部署级联分类器模型。
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我用梯级训练器的gui训练了一个分类器。我使用了大约2000张底片和900张正片的鞋子。训练完成后，程序生成了一个名为cascade.xml的文件。我在多个图像上运行了opencv python脚本，比如库的图片。结果总是成百上千的方框被画在任何或每件事的周围。我认为一切都是一只鞋(如果它知道鞋是什么的话)。我甚至用耐克鞋的图像运行了脚本，分类器在鞋图像中绘制了数百个框。这里的情况可能是什么？我的分类器应该对鞋有足够的了解，这样它就不会把库误认为是鞋。为什么我的分类器要在所有东西周围画矩形？
浏览 88提问于2019-06-10得票数 0
我在xml中发现，haarcascade_frontalface_alt_tree文件是使用阶段分类器的训练树来训练的，而不是级联的。我想知道如何在OpenCV中训练阶段树分类器，使用哪种api和任何可用的例子。到目前为止，我还没有找到合适的信息。谢谢
浏览 4提问于2014-09-16得票数 1
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各位，我已经在Opencv中训练了我自己的分类器，当我运行它时，会得到一些不好的结果。我的目标是使用Haar特性作为指导方针，所以我希望在执行了整个级联分类器之后，而在每个步骤中，在每个特性之后查看这些正项。那么，是否可以告诉检测器停止该功能，或者我是否必须手动截断包含功能阈值的xml文件？谢谢
浏览 1提问于2013-11-11得票数 0
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因此，我创建了自己的HoG特性提取器和一个简单的滑动窗口算法，伪代码如下所示：
for( int i = 0; i < img.rows; i++ ) {
for( int j = 0; j < img.cols; j++ ) {
extract image ROI from the current position
calculate features for the ROI
feed the features into svm.predict() function, to determine whether it's human or
浏览 1提问于2013-04-23得票数 0
我是OpenCV、图像处理和本地语言C/C++ for的新手，为了完成我的任务，我想有一些关于我应该关注的地方的指南。我正在开发一个机器人应用程序，它可以识别弯曲的引脚和圆圈/方形的弯曲引脚，例如，openCV中的人脸识别一旦被检测到，就会对人脸进行“平方”处理。弯曲的销可以以各种不同的形式出现缺陷。我正在使用Eclipse。目前，我已经下载了用于安卓的OpenCV中的人脸识别，我正在对它进行分析，据我发现，它是由一个xml文件组成的，在该文件中，它经过了训练，并被系统用于检测。现在我的问题是：
如何训练和生成xml文件？
我应该使用什么软件来训练和生成xml文件？
为了训练系统/
浏览 3提问于2014-12-09得票数 0
据我所知，Viola-Jones人脸检测中的每个弱分类器都会得到N个训练样本和1个特征。
1)这是否意味着我必须首先检查160k以上的分类器以获得24x24帧，因为有那么多Haar特征？
2)每个弱分类器是否在N个训练样本中检查自己的特征？也就是说，使用N个图像中每个图像的分数，并检查积分图像来计算其是否为人脸？
浏览 2提问于2020-05-14得票数 0
我正在寻找openCV训练的哈尔或LBP级联的xml文件的嘴巴检测的侧面。使用现有的LBP级联，我能够检测人脸，但我也想知道嘴巴/嘴唇的位置。我已经在谷歌上搜索过了，但找不到任何文件，这些文件处理的是侧面面部的嘴巴检测。大多数资源可用于正面，但不可用于轮廓面。
进一步添加，在我的数据集中，所有的主题都面向左侧。我知道下面的站点有许多示例，但不包括对侧面的嘴巴/嘴唇检测。
任何帮助或链接，我可以找到Haar/LBP训练的嘴巴档案xml文件将不胜感激。谢谢。
浏览 1提问于2015-11-08得票数 2
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我一直在做一些研究，并试图建立一个识别性别的haarcascade。
我读了这篇文章，其中描述了他们是如何做到这一点的，我也尝试过这样做：
我使用了一个包含228个男性面孔和350个女性面孔的库。在我的positives.txt文件上使用opencv createclassifier，它包含了男性面孔的列表。通过使用分类器创建的.vec文件，我使用了以下命令的haartraining：
opencv_traincascade -data classifier -vec positivies.vec -bg negatives.txt -numStages 20 -minHitRate 0.99
浏览 0提问于2015-01-15得票数 0
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我在想，是否有一种方法可以组合来自不同训练级联的Haar分类器？我有一个场景，我检测到一个对象，它根据对象的角度而不同。所以我分离了我的训练样本来训练多个分类器。他们在自己的班级中工作得很好。现在我按顺序运行它们，这耗费了我大量的计算时间。
我认为OpenCV可能每次都会计算所有的特征，因此每次都会进行新的迭代。我想，如果我可以通过OR操作来组合我的分类器，那么OpenCV也许能够只使用一个级联，从而只迭代一次，并且只计算所需的特征一次，依此类推。这可能会极大地提高我的表现。然而，我不确定是否(以及如何)可以做到这一点。也许其他人以前也尝试过类似的东西？
干杯！--阿图尔
浏览 3提问于2013-02-05得票数 4
我有个疑问。我理解了交叉验证和分裂的概念，分类器将从训练数据学习和测试测试数据分裂。
如果我首先使用“使用培训数据”运行分类，然后在分类选项卡中使用"SUpplied测试集“选项，然后再次运行，会发生同样的情况吗？
为了在分类选项卡中更清楚地说明，我运行了两次...first，训练数据集被上传到预处理选项卡下，然后在分类选项卡“提供测试集”中运行测试集。那么，在测试数据上执行时，模型是否使用了以前所做的培训？
我用了朴素的贝叶斯分类器。我也怀疑是否所有的分类器都是从训练数据中学习，还是仅仅从神经网络、决策树这样的分类器中学习？
浏览 0提问于2013-10-05得票数 0
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我训练了级联分类器来检测字母，是我使用的代码。
当我启动程序时，它会打开我的网络摄像头，但不显示图像(帧)和检测，而只显示一个空白窗口。
我注意到这一行导致了这个问题：
faces_cascade.detectMultiScale(frame_gray, faces, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));
是xml文件。
我应该怎么做才能让它显示捕获的帧并开始检测？
谢谢。
浏览 3提问于2016-06-21得票数 0
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我试图用Python2.7和OpenCV 2.4.13从UAV图像中做一个汽车检测器。我们的目标是在城市环境中，从任何方向的高空探测汽车。我面临时间执行和准确性问题。
当我把它和我从网上获得的一些级联一起使用时，探测器工作得很好：
香蕉分类器(显然它不检测汽车，而是检测它识别为香蕉的对象)：( coding-robin.de/2013/07/22/train-your-own-opencv-haar-classifier.html)
来自OpenCV的人脸检测级联(与香蕉分类器相同的行为)
对于检测本身，我使用detectMultiScale()和scaleFactor = 1
浏览 5提问于2016-09-02得票数 3
我正在尝试创建训练样本(并随后训练分类器)。我对createsamples和traincascade中使用的-h和-w参数感到困惑。我看到的例子通常使用较小的值，但我的训练图像(负和正)明显更大(480x640)，我正在训练的对象通常占据图像的75%-100%。这些参数似乎没有询问图像的大小(它可以简单地从图像中提取)，但我怀疑它也没有询问图像中对象的大小。如果我不得不猜测(我宁愿不猜)，更大的尺寸可能会导致更好的检测精度，但会增加训练期间的计算负荷。
有人能描述一下这些参数的实际含义吗？我见过的大多数示例都使用默认值24x24或更高的40x40，但据我所知从来没有更高的值。
浏览 0提问于2013-02-28得票数 6
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我正在尝试使用openCV中的hog检测器，通过鱼眼从视频中检测3种类型的对象。这些类型有：
人民
书籍(由某人持有时)
椅子
我看到的视频快照看上去像的照片-
：
我使用默认的人员检测器设置hog分类器，并尝试首先检测人员。我注意到，当人们的大小，你会期望从一个非鱼眼镜头(一些你会得到一个标准的35毫米镜头)，他们会被检测。否则，人们就不会被发现。这似乎是合乎逻辑的，因为分类器会期望人们是一个标准的大小。
我想知道我如何修改分类器，以侦测人透过鱼眼镜片。我看到的选择如下：
消除鱼眼效应，并运行分类器-我不喜欢这样做，因为目前，我无法校准相机和获得失真系数
扭曲人
浏览 7提问于2015-07-16得票数 1
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我可以使用完整帧中的裁剪对象作为级联分类器(LBP或HAAR)的训练数据集吗？
我知道在重新训练神经网络(Tensorflow，YOLO等)时，我必须使用带注释的完整框架。
但是，级联分类器需要它吗？或者裁剪过的图片也可以吗？
看起来我能做到，因为我们有正面和负面的图像
因此，从正片图像中裁剪对象应该是可以的
例如。
或
浏览 7提问于2019-04-18得票数 1
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我一直在开发应用程序，使用OpenCV在Java中识别安卓上的汽车灯光符号。我从手机摄像头拍下照片。我使用OpenCV 3.2.0版本。我到目前为止所做的事：
过滤掉图像中的颜色
降噪
按大小检测对象
按颜色分类对象(对象将与同一对象的颜色进行比较)
检测到的对象：
过滤掉的颜色：
什么是最好的选择来识别这些(二进制图像)对象？我看了一下HOG，HAAR和k算法。但是我很难获得关于它的一些有用的信息(从哪里下载算法文件或训练算法)，.Or，我错过了什么吗？我在windows 10上做所有的事情。让我们知道你的意见。
浏览 3提问于2017-09-02得票数 2
我在训练我的级联分类器时遇到了一些问题，opencv_traincascede.It不能正常工作。前一阶段需要12分钟才能完成，但在第20阶段，它提供了：
===== TRAINING 20-stage =====
<BEGIN
POS count : consumed 500 : 500
在接下来的45分钟内没有更多的东西。我希望是这样的：
===== TRAINING 20-stage =====
<BEGIN
POS count : consumed 500 : 500
NEG current samples <negNum>
我应该重新开始训练吗？
-
浏览 8提问于2014-04-16得票数 0
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我有三个数据集:训练、验证、测试，我目前正在使用XGBoost分类器来完成分类任务。
我在火车上训练了XGBClassifier，并将它保存为泡菜文件，以避免每次都要重新训练它。一旦我从泡菜文件加载了模型，我就可以从它中使用预测方法，但是我似乎无法在验证集或任何其他新的数据集上训练这个模型。
注意:我没有得到任何错误输出，jupyter实验室单元看起来工作得很好，但是在这个单元的操作过程中，我的CPU核心都处于休眠状态，所以我看到模型没有安装。
这是否是XGBoost的一个问题，或泡菜倾倒模型不能再安装后，装载？
浏览 1提问于2018-10-23得票数 0
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我构建了OpenCV 3.4与CUDA，英特尔TBB，英特尔MKL在VS 2015类似于
当我运行traincascade进行分类器训练时，使用了100%的CPU，但不使用GPU 0%。
OpenCV-traincascade是否使用库CUDA的功能来计算GPU？
浏览 0提问于2018-03-15得票数 1
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组合卷积神经网络
、、、、
我的工作是音频分类，并使用谱图和MFCC图im，以便训练CNN图像分类器。目前，我有两个独立的ConvNets对这些功能进行了培训，平均( 55-60%的准确率)。我对每种型号都有两个独立的重量文件。现在，我想结合这两个模型，即我想从每个音频文件中提取光谱图和MFCC，并测试我已经建立的模型，并获得更高的精度。我怎么能这么做？
浏览 3提问于2020-06-29得票数 1
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这个问题很简单。
在叠加中，0级模型的预测被用作训练1级模型的特征。
然而，预测什么数据呢？直观地说，预测测试集并利用这些结果训练最终的分类器更有意义。
我不确定这是否会导致数据泄漏，我不认为这会导致数据泄漏(因为最终的分类器只有初始分类器所具有的信息，即。只是从火车的数据-它不知道这些预测是好还是坏)。
这个推理正确吗？
浏览 0提问于2022-09-26得票数 2
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对于演示文稿，我想展示一下OpenCV的能力，只需使用很少的命令就可以完成人脸识别。在detectMultiScale调用中有一个测试
if( isOldFormatCascade() )
{
这对于OpenCV库附带的所有"xml“文件都是正确的。在哪里可以获得经过训练的级联文件的新版本？
我知道有一个叫做"opencv_traincascade“的工具，但是我时间很短，想要避免这种训练。因为我只需要一个简单的人脸识别，我希望已经有一些文件出来了。
浏览 3提问于2013-12-16得票数 0
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我训练了一个HAAR分类器来检测摄像头直播视频中的手。我用了621个正片和3712个负片。
我使用opencv_createsamples生成正面的vec文件：./opencv_createsamples -vec /Users/.../positivesvec.vec -info /Users/.../positiveDesc.txt -w 20 -h 30
然后，我使用opencv_traincascade来训练分类器: opencv_traincascade -data /Users/.../hand -vec /Users/.../positivesvec.vec -bg /Users
浏览 4提问于2013-06-17得票数 1
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我一直在学习如何通过复制沃森健康Q/A应用程序()来构建一个简单的应用程序，但是Q/A应用程序似乎已经被废弃了，文档/论坛似乎说我应该使用带有自然语言分类器的对话框服务。如果是这样的话，任何指示。其次，在哪里可以获得模板文件(带有分类器的对话框xml文件)，即基于之前在Q/A health应用程序中存在的经过训练的健康数据的对话框。也就是说，需要用与Q/A应用相同的数据来训练分类器？这是在卫生服务下吗？
浏览 0提问于2016-05-01得票数 0
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我正在尝试训练一个对象的分类器。
我试着用MATLAB来训练它，并取得了很好的效果。
但是生成的输出.xml文件不能在open中使用。
那么，谁能告诉我如何使用MATLAB生成的.xml文件在 open-cv 中，或者谁能给我一些链接应用程序，我可以直接把我的正面和负面图像，它可以做所有的培训，并给我.xml文件在开放-cv。提前感谢
浏览 1提问于2014-01-24得票数 0
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我必须构建一个分类器，将样本分类为13个类中的一个，但我拥有的训练数据集只包含10个类(数据集不平衡，有些类没有样本)。
建立一个有13个输出的神经网络分类器是正确的，尽管我的训练集中没有13个类？
在训练集的输出中有更多的类会影响准确性吗？
我正在考虑把所有的类放在将来我可以用更好的数据集重新训练模型，所以我不需要改变分类器的代码。
谢谢,
浏览 0提问于2017-05-02得票数 -1
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我正在使用本地父节点分类器(LCPN)与“兄弟姐妹”策略构建分层文本分类器，如不同应用领域的层次分类综述中所述：
例如，如果我们有1.1，1.2，2.1，2.2，2.3类，那么在第一级我们使用所有的训练集来训练一个分类器来区分第1类( 1.1 , 1.2 )和2类(2.1,2.2,2.3)。在第二级，我们使用两个多类分类器，第一个分类器用于1.1到1.2之间的分类，而第二个分类器只使用属于这些类的数据，第二个分类器用于其余的分类器。
我们对数据所做的任何数据转换(例如缩放、tf-国防军)是否应该发生在分类器的每个级别上？也就是说，由于在第一级，tf-以色列国防军向量是通过拟合整个训练集来创建的
浏览 0提问于2019-12-05得票数 6
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非真实图像的图像分类
、、、
我想知道图像分类器网络是如何在不是照片的图像上表现的。例如，如果你要把一张汽车或一张脸的画喂给只训练在照片上的图像分类器，网络还能正确地对图像分类吗？
此外，如果您要向网络中输入越来越多的抽象图，又会怎样呢？作为人类，即使是抽象的形式(即现代艺术)，我们也能识别物体，但为了做到这一点，现有的图像分类器是否具有足够的通用性呢？
是否有任何网络也接受过艺术家对物体的再现而不仅仅是照片的训练？
浏览 0提问于2019-03-06得票数 3
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我正在构建一个使用支持向量机的多类分类的意图识别系统。
目前，我只有几个受训练数据限制的班级。然而，在未来，我可能会使用新的类来获取数据。当然，我可以将所有数据放在一起，然后重新训练模型，这既耗时又低效。
我现在的想法是在一开始进行一对一的分类，当一个新的类出现时，我可以只对所有现有的类进行训练，并获得n个新的分类器。我想知道是否有其他更好的方法来做到这一点。谢谢!
浏览 0提问于2015-12-10得票数 1
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我正在努力理解haar分类器是如何工作的。我在这里阅读opencv文档：，似乎您基本上是在训练一组数据以获得类似于模板的内容。然后，将模板放在要检查的实际图像上，然后遍历并检查每个像素，以确定它是否可能是您所要寻找的。所以，假设这是正确的，我达到了我正在看下面的照片，我不明白。这些区块是否应该代表“可能”和“不可能”的区域？提前感谢
浏览 2提问于2014-08-30得票数 4
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我希望使用从文本文件中读取的特性/权重(从单独训练的分类器中)实例化斯坦福-NLP LogisticClassifier。
我训练过的分类器(用Python编写的，使用scikit-learn)由权重、特性和截取项组成。不过，在Stanford端，分类器构造函数不需要拦截。
有什么方法可以将拦截信息合并到我的LogisticClassifier中吗？
浏览 1提问于2015-05-20得票数 0
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我在试着发现一些像这样的交通标志：
我设法隔离了交通标志(就目前而言，它始终是圆的)：
对于实时冲浪和前一篇文章的提示，我想使用分类器的级联来检测不同的交通标志(30，50，70.)。
1)交通标志是否能很好地识别出像人脸一样的层叠分类器？我的意思是，交通标志是否容易被haar特征检测到？
( 2)是否需要为每个符号训练一个级联分类器(一个.xml)？我是否需要把30，70个交通标志的图像放在50的假阳性中(反之亦然)？
3)如果我理解了，正面图像必须有相同的大小，我需要删除背景？
对不起我的英语，谢谢:)
浏览 5提问于2015-02-02得票数 2
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由于某些原因，我无法从OpenCV中找到将所有级联存储为XML文件的数据目录……我已经从homebrew安装了OpenCV，我想在训练自己的分类器之前先用预制的分类器来试用它。
浏览 0提问于2016-12-11得票数 0
我已经训练了两次cascade.xml训练，一次使用opencv_traincascade.exe，另一次使用opencv_haartraining.exe。当我使用第一个xml (图像)时，它会显示错误“未指定的错误(节点不表示用户对象(未知类型？)”，但是第二个工作良好(图像)，但是结果很差。我注意到两种xml都有不同的格式。任何人都可以..？
浏览 4提问于2015-12-26得票数 0
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在我的实验中，我试图训练一个神经网络来检测病人是否表现出症状A，B，C，D。我的数据包括每个病人的不同角度照片，以及他们是否有症状A，B，C，D。
现在，pytoch，我正在使用MSELoss并将我的测试错误计算为分类总数中正确分类的总数。我猜这太天真了，甚至不合适。
一个测试错误计算的例子是这样的:假设我们有两个病人，每个病人有两个图像。然后进行16次总分类(1例在照片1中是否有症状A、B、C、D等)。如果模型正确地预测照片中的1名患者1出现了症状A，那么这将使正确分类的总数增加1。
浏览 1提问于2019-11-19得票数 2
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人与车辆识别
、、、、
我正在寻找一个库(开源与否)来分析照片，并确定是否有车辆和或人在图像中。我不寻找面部识别或车辆分类。确定某一车辆或人是否包含在定期拍摄的图像中的能力。
我可以提供大量的照片(1000 S)来训练这个系统。
编辑1
我希望向培训系统提供照片，并明白检测系统的质量将取决于我的培训照片。我猜到的是类似于Numenta的图像识别演示软件(包装得很好)，但是有了一个更灵活的api (从http中训练和调用系统就更好了)。
是否有任何OpenCV haar系统的实现已经很好地封装到了一个windows程序中？
浏览 3提问于2012-03-18得票数 4
我试图用张量流进行图像分类。现在我正在收集和标注训练数据，但这是相当乏味，缓慢和痛苦的。目前，用我的手收集的训练数据，我的模型大约有57%的时间在一张图片中预测正确的课程，因为他们有6个不同的类别，这显然比随机猜测做得更好。
无论如何，我想知道我的分类器在57%的时间里是否正确；用这个分类器来标记新的训练数据，以便自动收集和标注训练数据，是否可行？很明显，这些训练数据不会贴上完美无缺的标签，其实只会贴上57%左右的标签，但这是否仍然有效呢？这会不会帮助模型的准确性，不会影响它，或损害它？这似乎是一个有趣的思维实验：
如果Z是标记新训练数据的分类器的精度，N是我们所拥有的训练数据示例的数目，G是
浏览 4提问于2017-05-15得票数 0
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我正在使用opencv_trainscascade训练一个haar级联。它运行良好，但我希望将每个阶段生成的各种xml文件组合成一个可用的输出。使用./ the _cascade-size=“XxX”output.xml给出了一个错误。我知道这对opencv_haartraining很有效，可以生成一个中间结果，但是对于新版本是否有同样的方法呢？
OpenCV Error: Parsing error (classifier(0): Valid XML should start with '<?xml ...?>') in icvXMLParse, file /tm
浏览 5提问于2014-09-14得票数 0
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我目前使用opencv haarcascade_frontalface_alt.xml作为人脸检测器。当我测试它的时候，它找不到一些图像的脸。我想知道是否有可能通过添加这些失败来训练当前版本的新分类器？
浏览 10提问于2018-09-07得票数 0
我使用来检查Scikitlearn中各种算法的效率。现在，我知道在分类中有以下步骤
创建培训数据和相应类的矩阵。
根据这些矩阵训练分类器
将训练集划分为训练/测试
现在，我想跳过步骤3(我已经这样做了)，从用户那里获取输入，并根据经过训练的变量测试它。
现在我不知道在从控制台输入后下一步是什么，我是否也需要为这个弦建立弓矩阵？
浏览 7提问于2015-11-14得票数 1
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我有一个训练有素的OpenCV Haar分类器，我使用样本脸检测程序并提供我的分类器xml文件作为参数。程序正在按预期工作，我的问题是，程序如何知道对象何时被检测到？
它是否在实时视频提要上使用Haar功能矩形并检查XML中的特性匹配？
浏览 1提问于2014-03-18得票数 0
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我希望使用一些关于麻疹/ mmr疫苗的推文，看看人们对疫苗接种的情绪是如何随着时间的推移而变化的。我计划从我目前拥有的数据语料库中创建训练集(除非有人推荐我在哪里可以获得类似的数据)。
我想把一条推文分类为:支持疫苗，反对疫苗，或者都不是(这些都是关于爆发的事实推文)。
所以问题是:多大才够大？我想避免过度拟合的问题(所以我会做一个测试序列分裂)，但随着我包括越来越多的tweet，需要学习的特征数量急剧增加。
我想有1000条推文(每条推文333条)。这里感谢你的任何意见，如果你能推荐一些资源，那也是很好的。
浏览 5提问于2016-03-15得票数 0
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我使用经典的SIFT -蝴蝶结支持向量机进行图像分类.我的分类器是使用1vsAll范式创建的。
假设我目前有100门课。稍后，我想添加新的类或我想提高对某些特定课程的识别使用额外的培训集。
做这件事的最佳方法是什么？当然，最好的方法是重新执行训练阶段的每一个步骤。但是，只使用(或修改后的)类计算额外的(或修改的)类与以前的模型相同，这样做是否有意义，以避免重新计算新的词汇表并重新训练所有的类？
谢谢
浏览 1提问于2015-08-28得票数 1
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我在android中使用了Haar级联分类器，并使用了XML文件。但我想知道这些已经训练过的分类器是针对哪些图像进行训练的，在哪里可以找到它们?？
浏览 5提问于2016-01-05得票数 0
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一些用户可能认为这是基于意见的问题，但如果你仔细看，我试图探索使用Caffe作为一个纯粹的测试平台，而不是目前流行的使用作为培训平台。
背景：
我已经在Nvidia TK1上使用JetPack2.0安装了所有的依赖项。
我已经成功地安装了caffe及其依赖项。
MNIST示例运行良好。
任务：
我得到了一个包含所有标准层的convnet。(不是开源模式)
网络权值和偏置值等在训练后是可用的。这次训练不是通过首席执行官完成的。(培训前网络)
权值和偏差都是MATLAB矩阵的形式。(实际上是在一个.txt文件中，但我可以轻松地编写代码，使它们成为矩阵)
我不能用
浏览 1提问于2016-04-06得票数 3
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3回答
我安装了Java2.4.8JavaAPI来处理OpenCV中给出的人脸检测示例。
在这个例子中，lbpcascade_frontalface.xml -which是一个CascadeClassifier- -可以检测到它们提供的女性面部图像(lena.png)。然而，当我在这个随机的网络上尝试时，分类器产生了下面的图像，丢失了4个明显的(！)面孔：
我非常失望，因为我认为这(与清晰的对比)是一个非常容易的图像，以检测人脸。
1) Java中的编码，是否有可能改进该分类器以检测图像中的所有人脸？还是我需要C++来解决这个问题？
2) --我看了，发现训练你自己的分类器是可能的。但说明在
浏览 13提问于2014-02-17得票数 2
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是否可以使用SVM来学习输入为"Feature Matrix“而不是"Feature Vector”的训练样本？我需要通过将每个文档表示为特征矩阵来对XML文档进行分类。通常，特征向量用于训练SVM进行文本分类。然而，将XML文档表示为特征向量可能会导致结构化信息丢失！
提前感谢！
浏览 0提问于2013-02-20得票数 0
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1回答
我正在使用以下数据集()开发一个朴素贝叶斯分类器。
我要做的是训练一个分类器，让我可以根据twitter文本、twitter个人资料描述和twitter个人资料侧面颜色来预测用户的性别。由于twitter文本和配置文件描述属性是一个字符串列，因此我需要在训练分类器之前对数据进行预处理。为了做到这一点，我看到在很多例子中都使用了Strings to Document节点。然后，这个新的列文档使用其他节点进行预处理，如数字过滤器、大小写转换器等。
既然我想使用多个属性来训练我的分类器，我必须做什么？我是否应该将这两个字符串属性(twitter文本和配置文件描述)都转换为文档？
浏览 0提问于2018-05-01得票数 0
4回答
我正在尝试训练haar级联分类器来检测卡片套件(它没有旋转，图像也没有失真)
例如，我有一个文件Clubs.png，其中包含20x20像素的白色背景上的俱乐部图像
本教程非常纠结于
我的图像只有大小不同，没有失真或倾斜。
我必须在aim中输入哪些命令才能获取Clubs.xml文件？
浏览 0提问于2010-11-08得票数 8
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我正在使用OpenCV haartraining为对象创建一个分类器。
分类器创建一个XML文件。我想知道XML文件中的所有值是什么意思。
我有一个创业的想法，就是根据训练数据中的多个xml优化检测对象的过程。有人能给我解释一下XML里面到底是什么吗？假设我有10个xml文件，来自10个不同的训练日期，但是具有相同的主题(假设相同的汽车)，那么这些文件之间有什么共同之处吗？
浏览 2提问于2012-06-13得票数 0
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