用HOG+SVM在Inria数据集上做行人检测与评测
2016-02-16 18:30
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by baiyu33
即:HOG+SVM实现做行人检测的训练和测试
可通过下载如下item生成转化过的数据:
1.Caltech主页的Piotr Dollar提供的matlab toolbox
2.Caltech主页的用于转换图片和标注信息的代码
3.Caltech主页的转化过的Inria数据集
训练正样本:根据bbox从positive train images中截取,并resize到64*128的大小
训练负样本:从没有人的negative train images中随机取,每张图取10张:顶点随机生成,而宽度与高度是固定的64*128
训练的hard example:先用正样本和负样本训练得到模型,用这个模型在negative training images上(也就是没有人的背景图上)检测行人,检测到的都是false positive example。这些样本作为增加的训练负样本,与训练正样本共同参与到第二次训练
第二次训练完毕后,用得到的模型在测试机上检测,每次detectMultiScale的时候都能都到如下bbs信息:
imageId, x, y, width, height, score
即:图片id,检测窗口的左上角x坐标,y坐标,窗口宽度,高度,评分
所有这样的bbs信息都写入文件,就可以交给Piotr Dollar的那个matlab toolbox做评测了,稍微修改代码后执行dbEval就得到miss rate - fppi的结果。
不过结果真的不太理想,miss rate高达72%。换用OpenCV的hog默认的行人检测模型参数,在测试集上做检测并生成bbs文件,评测miss rate仍然高达71%。而Caltech官方评测中HOG的miss rate是46%,看来同志仍需努力啊。
功能
基于OpenCV在Inria行人检测数据集上,做训练和测试,生成bbs用于评测代码
在OpenCV3.0中的例程opencv/sources/sample/cpp/train_HOG.cpp基础上稍作修改即:HOG+SVM实现做行人检测的训练和测试
数据
使用Caltech转化过的Inria行人检测数据集进行训练和测试可通过下载如下item生成转化过的数据:
1.Caltech主页的Piotr Dollar提供的matlab toolbox
2.Caltech主页的用于转换图片和标注信息的代码
3.Caltech主页的转化过的Inria数据集
训练正样本:根据bbox从positive train images中截取,并resize到64*128的大小
训练负样本:从没有人的negative train images中随机取,每张图取10张:顶点随机生成,而宽度与高度是固定的64*128
训练的hard example:先用正样本和负样本训练得到模型,用这个模型在negative training images上(也就是没有人的背景图上)检测行人,检测到的都是false positive example。这些样本作为增加的训练负样本,与训练正样本共同参与到第二次训练
第二次训练完毕后,用得到的模型在测试机上检测,每次detectMultiScale的时候都能都到如下bbs信息:
imageId, x, y, width, height, score
即:图片id,检测窗口的左上角x坐标,y坐标,窗口宽度,高度,评分
所有这样的bbs信息都写入文件,就可以交给Piotr Dollar的那个matlab toolbox做评测了,稍微修改代码后执行dbEval就得到miss rate - fppi的结果。
不过结果真的不太理想,miss rate高达72%。换用OpenCV的hog默认的行人检测模型参数,在测试集上做检测并生成bbs文件,评测miss rate仍然高达71%。而Caltech官方评测中HOG的miss rate是46%,看来同志仍需努力啊。
代码下载
http://download.csdn.net/detail/baiyu33/9433476相关文章推荐
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