(2) 用DPM(Deformable Part Model,voc-release4.01)算法在INRIA数据集上训练自己的人体检測模型
步骤一,首先要使voc-release4.01目标检測部分的代码在windows系统下跑起来:
參考在window下执行DPM(deformable part models) -(检測demo部分)
步骤二,把训练部分代码跑通,在VOC数据集上进行測试,例如以下文:
在windows下执行Felzenszwalb的Deformable Part Model(DPM)源代码voc-release3.1来训练自己的模型
可是当中的learn.cpp代码有误。当中319行check(argc == 8)通只是,由于matlab中传入的參数多于8个,故learn.cpp文件源代码參考:
在windows下训练models of Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models
步骤三,再之后就是使之能在其它的数据集上训练模型,比方INRIA人体数据集。
这一步中主要是改动pascal_data.m文件。这个文件的作用就是读取标注。为训练准备数据。此函数会返回两个数组,pos[]和neg[],
pos[]中是正样本信息,格式为:[imagePath x1 y1 x2 y2 ];
neg[]中是负样本信息,格式为:[imagePath] 。
先读取INRIA数据集的标注。保存为以下的格式:(统一存入一个txt文档如“InriaPersonPos.txt”)
然后在pascal_data.m中读取此文件,依次将标注信息保存到pos[]数组中,注意要将图片路径补全为绝对路径。
pos = []; % 存储正样本目标信息的数组,每一个元素是一个结构。{im, x1, y1, x2, y2}
numpos = 0; % 正样本目标个数(一个图片中可能含有多个正样本目标) % InriaPersonPos.txt是从Inria人体数据集获得的50个正样本的标注文件,格式为[x1 y1 x2 y2 RelativePath]
[a,b,c,d,p] = textread('InriaPersonPos.txt','%d %d %d %d %s'); % 注意:读取后p的类型时50*1的cell类型 % 遍历训练图片文件名称数组ids
for i = 1:length(a);
if mod(i,10)==0
fprintf('%s: parsing positives: %d/%d\n', cls, i, length(a));
end;
numpos = numpos+1; % 正样本目标个数
pos(numpos).im = [VOCopts.datadir p{numpos}]; % 引用cell单元时要用{},引用矩阵单元时用()
pos(numpos).x1 = a(numpos);
pos(numpos).y1 = b(numpos);
pos(numpos).x2 = c(numpos);
pos(numpos).y2 = d(numpos);
pos(numpos).flip = true; % 这个flip项必须有,决定是否须要增加正例的对称图像,能够选false
pos(numpos).trunc = 0;
end
pos(numpos).im 中我也在相对路径前加了VOCopts的数据集文件夹datadir是由于我将INRIA数据集放在VOCdevkit文件夹下了。
这里要特别注意的是,不须要提前从INRIA数据集中依据标注文件手动裁出人体目标,而是将标注信息和正样本原图都告诉DPM算法,它自己主动会进行缩放、剪裁处理。对于有的标注信息超过图像边界的。也没关系。DPM中也会自己处理。
至于负样本就无所谓了。反正都是从不含人体的原图上随机裁取,还用VOC数据集中的即可。
以下展示几个训练的模型,以及检測结果
(1)50个INRIA正样本目标,300个VOC负样本目标。单组件(component)模型,部件个数为6。
模型可视化图例如以下:
没想到仅用50个正样本,训练出的模型居然非常不错。这也跟INRIA人体数据集的质量非常高有关。
检測结果例如以下:
在500个VOC測试图上获得的平均精度AP=0.091
(2)537个Spinello RGBD数据集中的正样本目标,300个VOC负样本目标,单组件。6个部件。
模型可视化例如以下:
watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbWFzaWJ1YWE=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="" style="border:none; max-width:100%">
因为这537个正样本目标来自对单个人的跟踪结果,所以样本不太好。例如以下:
所以训练出来的模型根本检測不到不论什么人体目标。
(3)2396个Spinello RGBD数据集中的正样本目标,300个VOC负样本目标。单组件,6个部件。
模型可视化例如以下:
这次的数据源和(2)中同样,仅仅只是这次正样本取自数据集中的全部34个人的跟踪结果。训练了一个晚上,结果还行。
检測结果例如以下:
在500个VOC測试图上获得的平均精度AP=0.091。带包围盒预測的精度-召回率(precision-recall)曲线例如以下:
(2) 用DPM(Deformable Part Model,voc-release4.01)算法在INRIA数据集上训练自己的人体检測模型的更多相关文章
- 关于DPM(Deformable Part Model)算法中模型结构的解释
关于可变部件模型的描写叙述在作者[2010 PAMI]Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models的论文中已经有说明 ...
- 使用DPM(Deformable Part Model,voc-release3.1)算法INRIA通过训练你的身体检测模型数据集
我的环境 DPM源代码版本号:voc-release3.1 VOC开发包版本号:VOC2007_devkit_08-Jun Matlab版本号:MatlabR2012b c++编译器:VS2010 系 ...
- 关于DPM(Deformable Part Model)算法中模型可视化的解释
搭建了自己的博客平台,本文地址:http://masikkk.com/blog/DPM-model-visualization/ DPM源代码(voc-release)中的模型可视化做的还算相当炫酷的 ...
- DPM(Deformable Parts Model)--原理(一)(转载)
DPM(Deformable Parts Model) Reference: Object detection with discriminatively trained partbased mode ...
- DPM(Deformable Parts Model)
DPM(Deformable Parts Model) Reference: Object detection with discriminatively trained partbased mode ...
- DPM(Deformable Parts Model)--原理(一)
http://blog.csdn.net/ttransposition/article/details/12966521 DPM(Deformable Parts Model) Reference: ...
- DPM(Deformable Part Model)原理详解(汇总)
写在前面: DPM(Deformable Part Model),正如其名称所述,可变形的组件模型,是一种基于组件的检测算法,其所见即其意.该模型由大神Felzenszwalb在2008年提出,并发表 ...
- ASP.NET MVC基于标注特性的Model验证:将ValidationAttribute应用到参数上
原文:ASP.NET MVC基于标注特性的Model验证:将ValidationAttribute应用到参数上 ASP.NET MVC默认采用基于标准特性的Model验证机制,但是只有应用在Model ...
- 【RS】Factorization Meets the Neighborhood: a Multifaceted Collaborative Filtering Model - 当因式分解遇上邻域:多层面协同过滤模型
[论文标题]Factorization Meets the Neighborhood: a Multifaceted Collaborative Filtering Model (35th-ICM ...
随机推荐
- hdu2713(dp)
题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2713 题意:有N个点,每个点都有一个值x,每次进行跳跃,当跳到自己所跳的第奇数个点是+x,第偶数个点时 ...
- Java 小样例:图书馆课程设计(Java 8 版)
用 Java 模拟一个图书馆.包含创建图书.创建读者.借书.还书.列出全部图书.列出全部读者.列出已借出的图书.列出过期未还的图书等功能. 每一个读者最多仅仅能借 3 本书,每一个书最多仅仅能借 3 ...
- 创建和关联内容数据库到指定Web应用程序和站点集
创建和关联内容数据库到指定Web应用程序和站点集 一个Web应用程序不限于使用单个内容数据库.SharePoint同意你关联多个内容数据库到Web应用程序.原因之中的一个是基于内容数据 ...
- httpcomponents-client-4.4.x
Chapter 1. Fundamentals Prev Next Chapter 1. Fundamentals 1.1. Request execution The most essent ...
- 浅析JAVA设计模式之工厂模式(一)
1 工厂模式简单介绍 工厂模式的定义:简单地说,用来实例化对象,取代new操作. 工厂模式专门负责将大量有共同接口的类实例化.工作模式能够动态决定将哪一个类实例化.不用先知道每次要实例化哪一个类. 工 ...
- 測试JSON RPC远程调用(JSONclient)
#include <string> #include <iostream> #include <curl/curl.h> /* 标题:JSonclient Auth ...
- Linux从零到高手的进阶心得(转)
从2006年毕业至今,从事IT行业已经接近8个年头. 一路走来有很多心路历程和技术心得都写在了51CTO的博客中,不少文字现在看来已显稚嫩,但是这正是我真实的成长之路.这八年,从最基础的网络管理员开 ...
- Android 纯代码加入点击效果
项目中非常多的Button, 同一时候配置非常多button切图,Selector是不是非常烦, 使用以下这个类,就能够直接为Button添加点击效果. 不用多个图片,不用Selector. 使用方法 ...
- 构造Nexus,仓库部署成员Nexus仓
在一个,我们描述了如何配置安装nexus制,本节,我们来介绍nexus采用 1.登录 在红色的部分点击登陆.输入username与password admin/admin123. 这里能够配置nexu ...
- == 和 equal
==比较是地址 equal比较的是值 Integer r1 = new Integer(900);//定义r1整型对象 Integer r2 = new Integer(900);//定义r2整型对象 ...