OpenCV Haar Cascadeトレーニングパラメータと時間

Question

私はOpenCVのカスケードトレーナーを使って自分の分級器を訓練しようとしています。問題は、それが今25 +時間のトレーニングをされていて、それも最初はステージ1

を渡すことがまだあるということですが、私は、約24時間後

nohup opencv_traincascade -data data -vec board.vec -bg bg.txt -numPos 580 -numNeg 1160 -numStages 2 -w 115 -h 153 -featureType LBP &

次のコマンドでそれを実行しましたステージ1を通過することができませんでした。nohup.outファイルを調べると、デフォルトのprecalcValBufSizeが1024Mbに設定されていることがわかりました。私は先に行って、今

nohup opencv_traincascade -data data -vec board.vec -bg bg.txt -numPos 580 -numNeg 1160 -numStages 2 -w 115 -h 153 -featureType LBP -precalcIdxBufSize 4096 -precalcValBufSize 4096 &

は、トレーニングはほとんど25時間稼動している以下のコマンドを使用して、トレーニングを再起動し、「それもhasnので、私は多分、処理に役立ちます4096MBにこれを増やす考え出しプロセス0自体に8284Mの仮想メモリを使用していますが、930Mの物理メモリとthisはプロセスで現在使用されているすべてのファイルを示しています。それは私の中核を介して燃え上がる素晴らしい仕事をしていますが、結果を生み出すことはできません。

私の質問はスピードアップのために実際の物理メモリをより多く使用する方法はありますか？そうでない場合は、トレーニングデータセットに必要な調整がありますか？

側注：私は、データセットのサイズのための一般的な標準は24×24である知っているが、私はすでにそのアウトを試してみましたが、それも10段階の後に、本当に恐ろしいことでした。 このサイズでは、my object'sのアウトラインでは機能が正しく機能しなくなりました。 24x24または48x48でも、巨大な水平方向に歪んだ黒色画素の塊のように見えます。

Answer 1

私はこの問題がサンプルサイズであると確信しています。 サイズが大きくなると、メモリバッファが大きくなり、はるかに時間がかかります。機能の検出は非常に難しい操作です。

サンプルを最小限に抑える必要があります（cv_createsamples(...)を覚えておいてください）。サンプルは四角形ではありません。25 * 15（比率が保存され、最大の面は約30ピクセルです）。 Haarよりも速いfeatureType LBPを使用しています。