dlibによるHOG特徴を用いた物体検出がすごい - kivantium活動日記

dlibを用いたselective searchで紹介したSegmentation as Selective Search for Object Recognitionを読んだところ、selective searchした候補領域に対してHOG特徴量を取ってSVMで物体かどうかの判定を行っていたのでHOG+SVMによる物体検出器を使ってみます。 ここではdlibの実装を使います。 dlibのPythonラッパーのインストールはdlibを用いたselective searchを参照してください。 教師データの作成 ラベリング用プログラムはOpenCVでの物体検出器作成にあるものを使います。 出力をこのプログラムでxmlに変換します。 #include <iostream> #include <fstream> #include <string> using namespace std; int

[tuki0918]

“公式のサンプル”

[rishida]

“selective searchした候補領域に対してHOG特徴量を取ってSVMで物体かどうかの判定”"教師データ100個くらいで十分な精度が出ます"