级联分类器训练：负样本是否存在通用获取方法？

存在通用的负样本获取思路，无需完全针对每个分类器定制核心方案，具体通用方向如下：

• 采集部署场景下的非目标图像：根据分类器的实际使用环境，拍摄或收集该场景内所有不属于目标类别的物体图像。比如夹克检测器用于室内，就收集室内的桌椅、餐具、非夹克类衣物等；用于户外则收集树木、建筑、行人等，保证负样本和实际运行场景高度匹配。
• 筛选通用无目标数据集：从涵盖日常多场景的通用图像集合中，剔除所有包含目标类别（夹克）的内容，剩余图像均可作为负样本，只要这些图像的场景和检测器的使用场景有重叠性。
• 动态扩充负样本：对已有的非目标图像做简单变换（如缩放、旋转、添加轻微噪声），无需额外拍摄就能快速提升负样本的多样性，覆盖更多可能的视觉变化。

需要注意的是，通用方法基础上仅需做少量针对性微调：比如检测特定款式夹克时，负样本可纳入其他款式的夹克；检测任意夹克时，负样本需彻底排除所有夹克类物品。但这种微调属于小范围补充，不影响整体获取逻辑的通用性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SNBS