訓練隱性支持向量機的模型

Question

好的同事！

我非常喜歡用我自己的數據集來訓練一個新模型！

我沒有找到關於這個主題的信息，那麼我希望我的信息可以幫助人們，我也可以得到一些答案。

我會盡量解釋我都需要做訓練我自己的模型和步驟以後的一些問題...

• 我從下載潛代碼：http://cs.brown.edu/~pff/latent-release4/
• 我有下載從PASCAL VOC 2008碼（的devkit）：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2008/index.html
• 我有效仿文件的結構/ VOC的PASCAL的，但在我自己的數據集文件夾：
  • 註釋。我已經創建了一個.xml，我已經定義了一個對象，臉，（每張圖片中我只有一張臉）。我沒有界定困難或姿勢...
  • JPEGImages我在那裏存儲在哪裏我已經定義了三個文件中的所有圖像
  • ImageSets：
    • 的test.txt，在那裏我寫我的陽性樣品的文件名
    • train.txt，在那裏我寫我的負面樣本的文件名
    • trainval.txt，我寫了我的正面樣本的文件名（與test.txt完全相同的文件）。
• 我改變globals.m和VOCinit.m一些事情（說算法的路徑和一些文件的位置...）

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然後我用命令運行訓練：pascal（'face'，1）;

繼我已經實現了完全訓練跑並沒有失敗，我得到我自己的模型但我有些懷疑這些步驟......

1. 你能看見什麼奇怪的，我的解釋？它可以工作嗎？
2. 文件test.txt/trainval.txt必須相等嗎？爲什麼......這是什麼意思？
3. 我需要在INSIDE函數中選擇我想要的零件數量嗎？
4. 請你想象我有兩種樣品（正面和側面），我想檢測兩種樣品......我該如何解決這個問題？我以爲我必須訓練一個有兩個部件的模型......但是我怎樣才能告訴訓練碼是正面還是側面的樣本？在帶有標籤姿勢的註釋中？ （我不這麼認爲......）還有其他方法來解決這個問題嗎？

謝謝你的時間！ 我希望你能解決我的疑惑:)

Answer 1

我認爲test.txt應該包含樣本（圖片），將用於估計系統在學習臉後有多好。然而，在學習階段（訓練）使用trainval.txt來微調模型的參數;它是監督式學習的重要組成部分。

此外，很難讓單個SVM對正面和側面的人臉進行分類。這裏是我的建議：

• 訓練一個SVM來檢測輸入圖像是正面還是側面。稱之爲SVM-0。
• 訓練另一個用於正面的SVM。這個SVM將分類你所有的人。但是，請注意，SVM通常是一個二元分類器，因此請確保選擇正確的SVM，作爲多類體系結構。致電SVM-F。
• Tran支持側面的最終SVM。再次使用多類SVM。叫它SVM-S。

存在於輸入圖像SVM-0，如果檢測到它是一個正面面部，再次呈現輸入到SVM-F;否則，請輸入SVM-S。

根據我的經驗，您應該期望在SVM-S中表現非常低的表現。這是一個難以解決的問題。但是正面並不是什麼大不了的，除非你正在處理姿勢，照度和表情（PIE）不同的面孔。隨着圖像中的PIE變化，人臉識別受到很大影響。

我建議你this website，它包含非常好的信息和初學者教程，無論是否有經驗。