OpenCV Hog человек обнаружить обманут вертикальными линиями?
Я тестировал openCV на RPi с использованием Python. Видео идет с USB-захвата с камеры видеонаблюдения.
Я проверил его в комнате с "идеальными" фигурками, и она отлично работала, отслеживая и масштабируя автоматически.
Однако при тестировании в реальном мире на первой испытательной площадке видна гофрированная крыша, а вертикальные линии крыши всегда обнаруживаются как человек.
Я был очень удивлен этим, поскольку обнаружение HoG казалось довольно устойчивым к кустам, деревьям и другим оптически перемешанным изображениям. Серия вертикальных линий, кажется, ловит это каждый раз.
Почему это может быть?
Нужно ли мне смотреть на попытки переобучить его? Я предполагаю, что это будет довольно сложной задачей!
Кто-нибудь еще нашел эту проблему?
Может быть, я должен попытаться предварительно отфильтровать вертикальные линии изображения?
Наличие трекера, который не справляется с заборами или крышами, является ограничением!
1 ответ
Наличие ложных срабатываний после всего лишь одной тренировки является обычным явлением и этого следует ожидать. Теперь вы должны записать все эти ложные срабатывания и использовать их для тяжелых негативных тренировок. То есть вы бы добавили эти ложные срабатывания в отрицательный тренировочный набор. После того, как вы выполните тяжелую отрицательную тренировку, ваша модель должна работать намного лучше, и количество ложных срабатываний уменьшится.
Понимание того, почему забор и другие ребра проявляются как ложное срабатывание, немного сложно объяснить, и его лучше объяснить многими статьями и оригинальной статьей HOG Далала и Триггса, которые я очень рекомендую.