DPM 训练 之一

最新推荐文章于 2024-07-31 03:00:58 发布
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首先是训练集和校验集的准备工作：

我们trainsmart的数据为111 个 最后一个图片为000476.jpg

trainvalsmart 的数据集为232 个  最后一个图片为000476.jpg

从trainval 中找出来正样本。从train 中找出来正阳本 我们 经过pascal_data我们得到正样本220，neg 样本 63.

split 我们把正样本进行分类，此处对于pascal（‘person’，1）此处不起作用。

下面进入 initmodel 这个函数。首先我们先对model 进行初始化。然后在对model 进行train

train 的时候 首先对正样本与负样本进行扩充。

 poswarp  是对正样本进行扩充的code

subarray  函数的目的就是

jinggegebuaa
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用Deformable Part Model(DPM)voc-release3.1训练自己的模型
彼岸花
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配置了一上午，终于能训练自己的DPM模型，实属不易 我的环境 DPM源码版本：voc-release3.1 VOC开发包版本：VOC2007_devkit_08-Jun 使用的训练数据集：VOC2007                                训练验证集：VOC2007_trainval_06-Nov(438MB)            
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DPM师兄来帮忙~~~
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训练DPM的人体model，一个小时搞定~ 前人种树，后人copy。总结下步骤： 在首先调通检测demo的基础上（参考我另外文章：http://blog.youkuaiyun.com/scut1135/article/details/8195985，http://blog.youkuaiyun.com/scut1135/article/details/8012007） 如下操作： 1。下载VOCd
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使用DPM训练自己的模型
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今天带来的主题——1000000类的快速精确检测。比Base Line快了将近2000倍。但是任何一个好的东西都会有美中不足之处，之后我们在讨论其缺陷。今天说的这个模型主要优势在于速度快，具体就是对于多类检测问题，检测速度可以做到和类别数目无关。对于包含C类的物体检测而言，一个基本的框架是，训练C个分类器，对于每个候选位置...
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