Я пытаюсь обучить классификатор adaboost, используя библиотеку openCV, для визуального обнаружения пешеходов. Я столкнулся с мнением, что adaboost позволяет выбирать наиболее релевантные функции, а это означает, что если я соберу 50 000 функций из изображений, а затем использую их для обучения классификатора, в конце процесса обучения я смогу выбрать, например, лучшие 2000 из этих 50.000.
Тогда это позволит мне собрать только эти 2000 во время фактического процесса ради скорости.
Это вообще правда? Или я впадаю в заблуждение?
Если да, возможно ли это сделать с помощью библиотеки openCV?
С наилучшими пожеланиями
