结合 HOG 和 SVM 的目标检测方法
目录
1. 整体实现方案 .............................................................................................................................1
2. 数据集来源 .................................................................................................................................2
3. 效果展示 .....................................................................................................................................3
4. 代码展示 .....................................................................................................................................5
5. 实现细节 .....................................................................................................................................6
1. 整体实现方案
输入图像
SelectiveSearch
选择性搜索
提取预选边框
resize
resize
resize
resize
特征提取器
HOG
特征提取器
HOG
特征提取器
HOG
特征提取器
HOG
分类器
SVM
分类器
SVM
分类器
SVM
分类器
SVM
0
1
0
1
0
1
0
1
Non-maximal
Suppression
非极大值抑制
检测结果
方案的大致步骤如下:
1)利用分类样本数据集对 SVM 进行预训练
2)载入预训练模型,利用检测样本数据集和对应的 GroundTruth 对 SVM 进行再训练
3)测试阶段的如上图所示,分别是,输入图像、提取预选边框、提取 HOG 特征、SVM 判
别类别和置信度、非极大值抑制,输出检测结果