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自己用hog和svm的训练过程

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简介：
本项目记录了使用HOG特征提取与SVM分类器进行图像识别的过程，详细介绍了数据预处理、模型训练及调参技巧。 在C++2013与OpenCV2413环境下训练SVM分类器，并进行了一些测试图片及结果的验证。初期实验样本量较少但已证实有效。现计划将此技术应用于视频行人检测，欢迎有经验的大神提供指导和帮助。

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  • 自己用hog和svm的训练过程
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    本项目记录了使用HOG特征提取与SVM分类器进行图像识别的过程，详细介绍了数据预处理、模型训练及调参技巧。 在C++2013与OpenCV2413环境下训练SVM分类器，并进行了一些测试图片及结果的验证。初期实验样本量较少但已证实有效。现计划将此技术应用于视频行人检测，欢迎有经验的大神提供指导和帮助。
     
  • 训练自己GPT的过程
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    本文章记录了作者在自我训练过程中使用和优化GPT模型的心路历程与实践经验，旨在帮助其他对自然语言处理技术感兴趣的读者理解和实践这一过程。 GPT-4 的发布让大家对大型语言模型（LLM）的想象空间进一步扩大，而这些想象在本周众多令人眼花缭乱的应用发布中逐渐成为现实。最近有朋友分享了一套完整的训练ChatGPT方案，可供大家参考。 此外，在过去的两周里，与LLM相关的开源社区涌现出许多优秀的工作，并吸引了大量关注。其中我比较感兴趣的是斯坦福大学基于 LLaMA 的 Alpaca 和随后推出的 LoRA 版本的Alpaca-LoRA。之所以对它们产生兴趣是因为它们的成本较低廉：根据宣传，只需要不到600美元（包括创建数据集）就可以让LLaMA 7B达到接近text-davinci-003的效果；而 Alpaca-LoRA 更进一步地允许我们使用一块消费级显卡，在几小时内完成对7B模型的微调。 那么为什么需要训练自己的ChatGPT呢？我想到以下几个方面： - 对我个人而言，这非常酷！ - 让模型能够用我熟悉的语言进行交流。 - 使用模型帮助编写注释和测试代码。 - 使模型学习产品文档，并协助回答用户提出的基本问题。 为了实现这一目标，理论上需要以下步骤：
     
  • EMGUCV的HOG自行训练
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    本项目旨在利用EMGU CV库进行HOG（方向梯度直方图）特征的自定义训练，以实现高效的物体识别与分类。通过调整参数和样本数据，优化模型在特定任务中的表现。 标题中的“emgucv自行训练HOG”指的是使用Emgu CV库进行自定义的Histogram of Oriented Gradients (HOG)特征训练。Emgu CV是.NET框架下的一个开源计算机视觉库，它封装了OpenCV的功能，使得在C#、VB.NET等语言中可以方便地进行图像处理和计算机视觉算法的开发。 HOG是一种用于目标检测的特征提取方法，在行人检测方面表现尤为出色。该方法通过计算并统计图像局部区域内的梯度方向直方图来描述物体外观特点。训练HOG的过程包括以下步骤： 1. 图像预处理：灰度化、归一化和去噪，以更好地提取特征。 2. 尺度空间：由于HOG对尺度变化敏感，在多个尺度上进行特征提取是常见的做法。 3. 窗格划分：将图像分割成许多小矩形区域（细胞单元）。 4. 梯度计算：在每个细胞单元内，确定梯度强度和方向。 5. 归一化处理：为了减少光照变化的影响，在较大的块中进行局部归一化。 6. 特征向量构建：连接所有归一化的直方图形成一个长特征向量（HOG特征）。 7. 分类器训练：使用支持向量机(SVM)、AdaBoost等算法，将提取的HOG特征与对应的类别标签结合进行分类器训练。 描述中的“测试用，用于交流”表明该项目是一个示例程序，可能包含代码和配置文件以展示如何在Emgu CV 3.1版本中实现HOG特征训练。这包括数据集读取、特征提取、分类器的训练及评估等流程。 标签“emgucv, 自行训练”确认了这个项目的主要关注点是使用Emgu CV库进行自定义模型训练。 根据文件名，我们可以推测项目的结构如下： - `App.config`：应用程序配置文件，可能包含了Emgu CV库路径设置或其他运行时配置。 - `Form1.cs`, `Form1.Designer.cs`, `Form1.resx`: Windows Forms应用界面部分的代码和资源。 - `changeFileName.Designer.cs`, `changeFileName.cs`, `changeFileName.resx`: 可能用于批量修改文件名的辅助类或窗体，可能在处理图像数据集时使用。 - `Program.cs`：程序入口点，启动并配置应用程序。 - `CNNClassifier.csproj`：项目构建和管理文件。尽管标题提到HOG特征训练，但该名称暗示了也可能涉及到卷积神经网络(CNN)分类器的开发工作。 - `obj`: 编译过程中生成的中间文件夹。 该项目可能涵盖了从HOG特征提取到分类器训练的完整流程，并且还可能涉及使用Emgu CV进行CNN模型构建的部分。这些内容为理解项目的主要方向提供了基础。如果需要更详细的代码解释或具体操作步骤，查看实际源代码是必要的。
     
  • 利用自训练SVM分类器开展HOG行人检测
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    本研究采用自训练支持向量机(SVM)分类器与HOG特征相结合的方法，提高行人检测精度和效率，适用于复杂场景下的行人识别。 自己训练SVM分类器进行HOG行人检测。开发环境为VS2010 + OpenCV2.4.4，请自行调整工程的include目录和lib目录配置。正样本来源于INRIA数据集中的96*160大小的人体图片，使用时上下左右各去掉16个像素，截取中间的64*128大小的人体部分。负样本是从不包含人体的图像中随机裁剪得到，尺寸同样为64*128。SVM分类器采用的是OpenCV库自带的CvSVM类。
     
  • 利用自训练SVM分类器开展HOG行人检测
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    本研究采用自训练支持向量机(SVM)分类器与HOG特征相结合的方法进行行人检测，有效提高了复杂场景下的行人识别精度。 声明：本段落正样本来源于INRIA数据集中的96*160大小的人体图片，在使用时上下左右各去掉16个像素，截取中间的64*64区域。
     
  • 基于HOG和SVM的行人检测分类器训练
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    本研究旨在开发一种行人检测系统，采用HOG特征提取与SVM分类相结合的方法，有效提升行人识别精度。 行人检测分类器的训练完成后可以测试其效果。需要注意的是，在训练过程中要确保样本路径设置正确。
     
  • 基于HOG和SVM的行人检测分类器训练
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    本研究采用HOG特征提取与SVM分类算法相结合的方法，旨在提高行人检测系统的准确性。通过大量样本数据训练模型，优化行人识别性能。 行人检测分类器的训练完成后如何测试效果？需要注意样本路径的问题。
     
  • 基于SVM的HOG特征行人检测训练
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    本研究采用支持向量机(SVM)结合 Histogram of Oriented Gradients (HOG) 特征，开发了一种高效的行人检测算法，旨在提高复杂背景下的行人识别精度和速度。 训练SVM分类器进行HOG行人检测，在VS2010 + OpenCV2.4.4环境下操作。使用过程中，请自行调整工程的include目录和lib目录配置。 正样本选取自INRIA数据集中的96*160大小的人体图片，实际应用时需要上下左右各去掉16个像素，截取中间的64*128大小的人体图像作为训练样本。负样本则是从不含人体的图片中随机裁剪得到，尺寸同样为64*128。 SVM分类器采用的是OpenCV自带的CvSVM类进行构建和应用。