我一直在尝试使用DLib的训练工具(基本上是此工具的修改版本:train_object_detector.py)训练自己的行人检测器。我尝试使用INRIA和MIT行人数据库，但没有运气。
我的探测器的可视化效果看起来像这样:
作为参考，DLib随附的面部检测器如下所示:
我尝试使用不同的样本大小(5-1000)和不同水平的C(1-1,000,000,000)。
我不太确定下一步该怎么做。
最佳答案
您可以尝试我之前训练过的输出svm file。
使用它，你应该知道窗口的大小
scanner.set_detection_window_size(48, 96);
您将找到我用来训练探测器的training.xml和图像文件。
我将其与OpenCV的HOGDescriptor(DefaultPeopleDetector)进行了比较。 OpenCV的运行速度较慢，但显然更成功。