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luoyetx
负样本不够
请问你代码实现的如何了，我试着跑了下python的版本，结果负样本完全不够用，我塞了3000张正样本，20000张负样本（500*500）结果训练到第一个stage的第40个弱分类器就完全不够用了， 实在差的太多了。 是不是哪里有什么问题？
谢谢
@caxieyou 如果你说的 Python 版本是指 FaceDetect/jointCascade_py，我看过它的源码，并没有做 hard negative mining，也就是说负样本的数量一开始就是固定的，随着训练过程的深入，负样本必然不断减少。
我现在采取的策略是当负样本数量不够时，通过在线生成的方式来扩充负样本(也可以离线事先生成足够多的负样本)。
你用的 20000 张背景图片事实上是可以生成很多负样本的，500x500 的尺寸下做区域的选取并加上相应的变换 (旋转，翻转，模糊等) 应该能够生成足够多的负样本，论文中也提到用来 20000 张背景图片来生成负样本。
谢谢你的回复，继续就这个问题进行讨论的话 请问 你有亲自跑过这个算法到什么程度么 比如送进去多少张带标定的人脸图 和多少张负样本，结果如何
我之前没有做过相关的算法，这是第一个决策树类的训练项目，然后就数量而言 论文里送了正负样本各两万张 然后就训练了5040个弱分类器 这在我看来是一件很神奇的事情 python代码采取的策略是 每隔8个像素进行一次位移的“扫图” 其中一共候选的负样本按照20000张计算的话，最后生产的小样本，有几百万个小patch之多，最后就直接不够用，而且是在第40个分类器就用完了，如果采用hard negative mining这样的方法，作用能有多大，后面还有几千个弱分类器等着要“喂养”，真的可以训练出这么多个分类器么 就像我说的，我是新手，对于一般性的训练这样的分类器需要的数量没有什么概念，还是说，其实这种位移产生的负样本数量，其实就是不够用的，就是需要海量的负样本来训练？ 我是新手 谢谢指导
@caxieyou 不好意思，我之前的说法有误，FaceDetect/jointCascade_py 事实上是做了 hard negative mining 的，参考这段代码。
我没有跑过 FaceDetect/jointCascade_py 。JDA 还没写完，所以自己也没有实践过训练，对训练数据大小也没有很好的把握(我也是新手=。=)
关于你用了 2W 张背景图片，却在第 40 个分类器下就被消耗完了，说明在 hard negative mining 阶段消耗了大量背景图片，这是否意味着你的背景图片之间的相似度很高，背景不够丰富？我没仔细看 FaceDetect/jointCascade_py 中是如何产生负样本的，我认为在滑动窗口的基础上还可以对产生的区域(也就是负样本)做各种变换来成倍地增加负样本数量，当然，这种方法在 hard negative mining 面前并不一定有效。
关于这种级联分类器的训练，我认为 OpenCV 自带的 haartraining 程序的参数设置有一定的参考价值。我认为 VJ 和 JDA 本身的思路是基本一致的。
谢谢回复 我的邮箱没有通知说收到了 有点回的慢了，真个python代码我都摸了一遍，还和作者沟通过修了一个bug，你说的这段代码当然我也仔细研究过，这里并没有什么旋转，变换，镜像之类的操作，只有平移，纯粹的平移。 这个应该不能算是hard negative mining吧？ 如果我把后续的操作加上去，不知道能有多大作用。只是觉得，这样的消耗率实在太快了。很诡异，而且一点也摸不着头脑。 能留个QQ号什么的 方便下次交流么 谢谢
那份 Python 代码里确实是做了 hard negative mining，它产生负样本之后还送到了现有的级联分类器中去做验证，如果被判成正样本的就认为该负样本为 hard negative。负样本在送到现有级联分类器前做一下 Data Augmentation 也是可以的，但是效果不好说。
PS：我的 QQ 号 1062018952
void NegGenerator::NextState() 这里 imread 后先把图片放大4倍，可以多找到一些负样本 hard negative mining 到后面非常慢，能不能openmp加速下呀 真的很感谢～～
