Mi chiedevo se qualcuno è riuscito a utilizzare con successo l'implementazione OpenCV di Latent SVM Detector(). Esiste un codice di esempio che mostra come utilizzare la libreria, ma il problema è che il codice di esempio utilizza un modello di rilevatore già pronto generato con MatLab. Qualcuno può guidarmi attraverso i passaggi su come generare il mio modello di rivelatore?OpenCV e Rilevatore SVM latente
L'implementazione MATLAB di LatSVM da parte degli autori del documento ha uno script di treno chiamato pascal. C'è un README con il tarball che spiega il suo utilizzo:
Using the learning code
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1. Download and install the 2006-2011 PASCAL VOC devkit and dataset.
(you should set VOCopts.testset='test' in VOCinit.m)
2. Modify 'voc_config.m' according to your configuration.
3. Start matlab.
4. Run the 'compile' function to compile the helper functions.
(you may need to edit compile.m to use a different convolution
routine depending on your system)
5. Use the 'pascal' script to train and evaluate a model.
example:
>> pascal('bicycle', 3); % train and evaluate a 6 component bicycle model
The learning code saves a number of intermediate models in a model cache
directory defined in 'voc_config.m'.
Per ulteriori informazioni, visitare il authors website. La pagina contiene anche la carta di questo metodo.
A seconda di ciò che si intende fare, è possibile che l'implementazione SVM più generica in OpenCV (libreria Machine Learning) funzioni meglio. Ad esempio per HoG semplice, basta creare un oggetto SVM, calcolare HoG e inserirlo nel tuo SVM usando 'SVM :: train_auto()' – Bee
@Yamaneko Ho addestrato molti modelli con l'aiuto del codice MATLAB che hai citato ma couldn trovare un modo per convertire questi modelli in formato .xml in modo che io possa usarli anche con il codice OpenCV. – 3yanlis1bos