本文主要是介绍物体检测正负样本的选择注意事项，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
正负样本选择应注意的事项
1，正样本在截图时应该保证所需要检测的物体应当处于样本正中间，与选取框的四个边的距离相等，这样可以让你的分类器知道你的目标是什么，使结果更加收敛，检测效果更稳定（如果你选择的样本一会儿靠左边，一会儿靠右边，分类器会不知道自己要学什么，结果就会忽好忽坏，收敛效果差）
2，截图时不要使用qq截图等截图工具，因为这些截图工具截图的结果并不与元图片上对应区域完全相同，中间会存在像素变化，最好用代码编程截图
3，负样本的选取一方面需要随机生成一些样本，另一方面还需要人工对之前误检测的结果作为新增加的负样本进行处理
4，传统的分类器需要考虑正负样本的比例，而CNN则是样本越多越好，所以样本数量需要根据具体的分类器和实际情况决定。一般SVM、Adaboost的正样本是千级别的，比如1400；而CNN，如果只分成两类，建议上万个正样本，如果有多类别，可以考虑6000~8000一个类别，CNN的样本集越多越好
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