本演示视频展示了车辆检测技术的效果，并附带详细的XML标注文件，适合开发者和研究人员参考学习。
该文件包括效果展示视频和训练生成的XML文件。由于此方法需要负样本与场景相关，建议自行采集视频以获取并处理样本；直接使用其他场景下的XML文件可能不会取得理想的效果。
本实验存在一些问题：
1. 远处检测框会较早消失，这可能是抽帧截取正样本时，远处车辆的样本选取较少所致。新实验中应确保每个位置上的正样本都得到充分考虑。
2. 偶尔会出现检测框突然消失的现象，这种情况难以避免。建议使用卡尔曼滤波对这些缺失的检测框进行预测和校正。
关于样本集会在接下来半个月内发布。近期事务较多，预计开学后会有更多时间处理相关事宜。
本演示视频仅针对单一方向的车辆样本进行了训练，并且涵盖了晴天、多云及雨天等场景下的样本共同训练，其中包含4300余份正样本数据。如果想尝试双向车道的训练，则建议使用至少1万条左右数量级的正样本和2-5倍于其量级的负样本进行实验。
关于XML文件的具体训练方法可参考相关文献，并且可以考虑采用其他特征（如LBP特征）来进行模型训练，据说这样能显著减少训练时间而不会明显影响精度。有兴趣的朋友不妨尝试一下并多交流经验心得。
5星
