dlibとINRIA Person Datasetを使用して歩行者検出器を訓練しようとしています。dlibを使用して歩行者検出器を訓練する最良の方法
これまで私は27枚の画像を使用していましたが、トレーニングは高速ですが、結果は満足できません(歩行者はほとんど認識されません)。ここに私の訓練の結果は、(中/ exmaplesディレクトリ)DLIBが付属していますtrain_object_detectorプログラムを使用している:
の保存が
...学習データにテスト検出器をobject_detector.svmする検出器を訓練し
テスト検出器(精度、リコール、AP):1つの0.653061 0.653061
パラメータを使用:
スレッド:4
C:1
EPS:0.01
ターゲットサイズ:6400
検出窓幅:47
検出ウィンドウ高さ:この何倍アップサンプリング137
:0
私は、より良い結果を得るためにトレーニングに他のイメージを追加する必要があることを認識していますが、その前に結果(精度、リコール、AP、c、eps、 ...)私はあなたがトレーニングに関する勧告を持っているかどうかも疑問に思っています。何枚の画像が必要ですか?画像内のすべてのオブジェクトに注釈を付ける必要はありますか?画像の一部の領域を無視する必要がありますか? ...
私の結果を比較するために使用できる訓練された検出器(svmファイル)はありますか?
は