Adaboost 分類器訓練需要準備正樣本與負樣本，若要同時偵測完全不同類型的物件(如行人與汽車)，以下何種樣本準備方式效果較好?

A、將不同大小的行人與汽車的正負樣本一起訓練出一個分類器
B、統一行人與汽車的正負樣本大小，並一起訓練出一個分類器
C、只統一行人與汽車的正樣本大小，負樣本大小不統一，並一起訓練出一個分類器
D、將行人與汽車的正負樣本分開，個別訓練出分類器後，再以程式載入兩個分類器，以同時偵測行人與汽車