OpenCVの3DモデルからHAARクラシファイアを鍛える方法は？

私はドローンからの車の検出のためにHAARカスケードを訓練しようとしています。ドローンの視野角のために、私は車をさまざまな角度から検出する必要があります。そのために、分類器を訓練する必要があります。私は検出したい車の多くの3次元車のモデルを持っている、私はインターネットから画像を取得する代わりに、分類器を訓練するためにそれらを使用することはできますか？OpenCVの3DモデルからHAARクラシファイアを鍛える方法は？

車が動いていない可能性があるので、パラメータとしてモーションを使用することはできません。

出典

2017-03-29 Mohamed El-Saka

ここには多くの質問があります。まず、多くの角度のために訓練することは、私にとって本当に最適ではないように思わ、多分あなたは車の検出については、本論文のようにいくつかのよりシンプルなアプローチを確認することができ https://www.tnt.uni-hannover.de/papers/data/977/scia2013_baumann.pdf

第二に、はい、あなたは、合成データに訓練することができますが、実際の生活の中ではノイズがなくなり、最終的には実際のデータにはあまり効果がない可能性があります。しかし、通常は合成DBを生成するのが速いので、試してみてはいかがですか？

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2017-03-29 12:36:13 tkrishtop

あなたの返信には、あなたが言及した論文に関連するOpenCVの何かがありますか？テンプレートマッチング、フィーチャマッチング、カスケードマッチングについて考えていました –

@ MohamedEl-Saka私はちょうどあなたのアイデアをgitHubですでに認識しています。Haar CascadesによるHaCascadesによる車両検出https://github.com/andrewssobral/vehicle_detection_haarcascades – tkrishtop

この問題を議論しているこのペーパーが見つかりました https://brage.bibsys.no/xmlui/bitstream/handle/11250/2418432/14189_FULLTEXT.pdf –

OpenCVの3DモデルからHAARクラシファイアを鍛える方法は？

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