在Matlab中進行級聯訓練“ trainCascadeObjectDetector”時出錯

Question

我正在嘗試通過內置的Matlab函數“ trainCascadeObjectDetector ”來訓練級聯分類器，但是當我調用此函數時，它總是顯示以下錯誤消息：

trainCascadeObjectDetector('MCsDetector.xml',positiveInstances(1:5000,:),'./negativeSubFolder/',...
'FalseAlarmRate',0.01,'NumCascadeStages',5, 'FeatureType', 'LBP');

Automatically setting ObjectTrainingSize to [ 32, 32 ]
Using at most 980 of 1000 positive samples per stage
Using at most 1960 negative samples per stage

265 ocvTrainCascade(filenameParams, trainerParams, cascadeParams, boostParams, ...
Training stage 1 of 5
[....................................................Time to train stage 1: 12 seconds

Error using ocvTrainCascade
Error in generating samples for training. No samples could be generated for training the first cascade stage.

Error in trainCascadeObjectDetector (line 265)
ocvTrainCascade(filenameParams, trainerParams, cascadeParams, boostParams, ...

樣本數量為5000個正像和11000個負像。 Matlab版本是在Ubuntu 12.04上運行的2014a。

我不確定是否需要增加更多的訓練數據，因為錯誤消息是：

生成訓練樣本時出錯。 無法為訓練第一個級聯階段生成任何樣本。

你能看看這個嗎？ 謝謝！

Answer 1

首先， positiveInstances的數據類型是什么？ 它應該是具有兩個字段的結構的一維數組： imageFileName和objectBoundingBoxes 。 positiveInstances(1:5000,:)看起來有點可疑，因為您將其視為2D矩陣。

要檢查的第二件事是negativeSubFolder 。 它應該包含許多沒有感興趣對象的圖像，以便能夠在每個階段生成1960個負樣本。

為了將來參考，MATLAB文檔中有一個教程 。