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搜索资源 - pedestrian training
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用matla实现的行人检测，使用hog+adaboost的方法，内附程序运行时所需的大量训练及检测图片-Pedestrian Detection with matla achieved, the use of hog+ adaboost the method, enclosing the program is running a lot of training and testing images...
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this document explains the process of training a pedestrian detector using Viola and Jones’
cascaded classifier approach. it was originally
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opencv训练的行人目标图像，有兴趣可以-opencv pedestrian training target image, are interested can look at
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这是一个行人样本的裁剪程序，能批量裁剪图像用于训练行人样本的训练，有个说介绍了使用方法，只是个测试版本，有点漏洞的。-This is a sample of the cutting process pedestrians can crop the image used for training the pedestrian volume of training samples, there is a method that describes how to use, just a test ve
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该代码用于各种图像的HOG特征提取，以进一步训练分类器进行行人检测，不错的-HOG for a variety of image feature extraction, in order to further training classifier Pedestrian Detection
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提出一种多尺度方向(multi-scale orientation,简称 MSO)特征描述子用于静态图片中的人体目标检
测.MSO 特征由随机采样的图像方块组成,包含了粗特征集合与精特征集合.其中,粗特征是图像块的方向,而精特征
由 Gabor 小波幅值响应竞争获得.对于两种特征,分别采用贪心算法进行选择,并使用级联 Adaboost 算法及 SVM 训
练检测模型.基于粗特征的 Adaboost 分类器能够保证高的检测速度,而基于精特征的 SVM 分类器则保证了检测精
度.另
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视频图像的人群密度检测，多种人群密度场景下人群计数算法：
算法功能:建立图像特征和图像人数的数学关系
算法输入:训练样本图像1,2…K
算法输出:模型估计参数 ，参考图像
算法流程：1)对训练样本图像进行分块处理(算法1.1)；
2)通过算法1.2，计算训练样本各个对应分块的ALBP特征归一化，再用K-means算法(可使用opencv等算法库实现，不再描述其算法)，将图像块分成k(k<K)类，获取k(k<K)个聚类中心，即为参考图像；
3)对分块的图像进行与
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这个是一个SVM分类器，可以再行人检测时用来分类训练样本，再MATLAB中直接调用-This is an SVM classifier, when pedestrian detection can be used to classify the training sample, and then directly call MATLAB
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hog训练和分类的程序,hog特征可以用于行人检测，这个程序包括训练和分类
欢迎下载-hog training and classification procedures, hog feature can be used for pedestrian detection, this program includes training and classification
Welcome to download
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使用HOG特征和SVM分类器来进行行人检测，通过svm训练分类器得到人的特定参数-Pedestrian detection using HOG features and SVM classifier, and the specific parameters are obtained by SVM training classifier.
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基于HOG+SVM行人检测，有训练好的文件，也有训练的过程，精读的话一般般，提供一种检测的思路-HOG+ SVM-based pedestrian detection, trained good document, but also the training process, intensive reading, then a general, to provide a detection idea
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行人检测HOG+SVM进行图片中行人检测，提供训练用的pos和neg样本，效果还可以；没有SVM工具箱的，压缩包里已经提供了，安装一下即可(Pedestrian detection HOG + SVM for pedestrian detection in pictures, providing POS and neg samples for training, the effect is good; without SVM toolbox, the compression package ha
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人搜索
依赖
在python3.7 MacOS 10.14.6下测试
——python包
——opencv-python
——tb-nightly
-torch>= 1.0
下载weights
从这里下载，密码:qscx
下载后，将权重放到文件夹 person_search_demo/weights中
测试
cd <指向此floder>的路径
python search
结果将保存在输出文件夹中
训练
您可以直接使用原始的YOLO代码进行培训。
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