OpenCVトレインカスケードがヒット率1と誤警報率0でスタックします

LBP分類器をトレーニングしたい。103個の陽性サンプルと500個の陰性サンプルがあります。とを除いて、ほとんどデフォルト値を使用-featureType LBPしました-numPos 88。

opencv_traincascade -data "$NAME"_Output \
                    -vec "$NAME".vec \
                    -bg "$NAME"_Negative.txt \
                    -numPos 88 \
                    -numNeg 500 \
                    -numStages 20 \
                    -stageType BOOST \
                    -featureType LBP \
                    -w 32 \
                    -h 48 \
                    -bt GAB \
                    -minHitRate 0.995 \
                    -maxFalseAlarmRate 0.5 \
                    -weightTrimRate 0.95 \
                    -maxDepth 1 \
                    -maxWeakCount 100

ステージ1がフルヒット率とゼロ誤警報率を取得した後、分類子はステージ2でスタックします。numPos、numNeg、およびbtパラメーターを試してみましたが、常にほぼ同じ結果が得られます。

===== TRAINING 0-stage =====
<BEGIN
POS count : consumed   88 : 88
NEG count : acceptanceRatio    500 : 1
Precalculation time: 1
+----+---------+---------+
|  N |    HR   |    FA   |
+----+---------+---------+
|   1|        1|        1|
+----+---------+---------+
|   2|        1|    0.046|
+----+---------+---------+
END>

===== TRAINING 1-stage =====
<BEGIN
POS count : consumed   88 : 88
NEG count : acceptanceRatio    500 : 0.0456038
Precalculation time: 0
+----+---------+---------+
|  N |    HR   |    FA   |
+----+---------+---------+
|   1|        1|        1|
+----+---------+---------+
|   2|        1|        0|
+----+---------+---------+
END>

===== TRAINING 2-stage =====
<BEGIN
POS count : consumed   88 : 88

これについては十分にわかりませんが、ステージ1の後で完了したと思いますが、それでもさらに18のステージを生成しようとしています。私のデータセットは非常に単純です。ポジティブはすべて非常に似ているはずで、ネガティブ画像は同じサイズです。

• 2段階のみの分類器を持つことは可能ですか？（ステージ0およびステージ1）
• 誰かが以前にLBP分類子を機能させたことがありますか、それともHAARに固執する必要がありますか？
• パラメータや入力データに間違いはありませんか？