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潜在 SVM 検出器 ( http://docs.opencv.org/modules/objdetect/doc/latent_svm.html )の OpenCV 実装をうまく使用できた人がいるかどうか疑問に思っていました。ライブラリの使い方を示すサンプルコードがありますが、問題は、サンプルコードがMatLabを使用して生成された既製の検出器モデルを使用していることです。独自の検出器モデルを生成する手順を教えてくれる人がいますか?

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この論文の著者によるLatSVMの MATLAB 実装には、 と呼ばれるトレーニング スクリプトがありpascalます。その使用法を説明する tarball の README があります。

学習コードの使用
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1. 2006-2011 PASCAL VOC devkit とデータセットをダウンロードしてインストールします。
   (VOCinit.m で VOCopts.testset='test' を設定する必要があります)
2. 構成に従って「voc_config.m」を変更します。
3.matlab を起動します。
4. 'compile' 関数を実行して、ヘルパー関数をコンパイルします。
   (別の畳み込みを使用するには、compile.m を編集する必要がある場合があります
    システムに応じてルーチン)
5.「pascal」スクリプトを使用して、モデルをトレーニングおよび評価します。

例：
>> パスカル('自転車', 3); % 6 コンポーネントの自転車モデルをトレーニングして評価する

学習コードは、多数の中間モデルをモデル キャッシュに保存します。
「voc_config.m」で定義されたディレクトリ。

詳細については、著者の Web サイトを参照してください。このページには、この方法の論文も含まれています。

于 2012-10-15T18:14:16.020 に答える