Ich habe mich entschlossen, am [Kaggle-Wettbewerb] teilzunehmen (https://www.kaggle.com/c/the-nature-conservancy-fisheries-monitoring). Das Ziel dieser Zeit ist nur Fisch, und die Idee ist, dass es möglich sein könnte, eine andere Methode als Deep zu verwenden. Aber gewinnt immer noch Faster RCNN ...
conda install opencvhttps://github.com/mrnugget/opencv-haar-classifier-training
Danke für das benutzen. Befolgen Sie grundsätzlich die Anweisungen in README.
Ignorieren Sie "1.", da die Umgebung bereits erstellt wurde. Beginnen Sie mit "2."
Stellen Sie für "3." und "4." sicher, dass Sie die Option -follow hinzufügen, wenn der Ordner positive_images ein symbolischer Link ist.
Fügen Sie das Bild des zugeschnittenen Fisches in positive_images ein (Kaggles Datensatz ist nicht zugeschnitten, daher müssen Sie Ihr Bestes tun, um es zuzuschneiden), fügen Sie das Bild ohne Fisch in negative_images ein und führen Sie den folgenden Befehl aus!
find ./positive_images -follow -iname "*.jpg " > positives.txt
Wenn ein Fehler auftritt, lösen Sie "6." mit dem folgenden Befehl
find . -empty | xargs rm -rf
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