【文件属性】：
文件名称：object_detection_hog_svm:使用HOG和SVM进行目标检测
文件大小：140KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-12 00:55:36
deep-learning svm object-detection hog car-detection
object_detection_hog_svm
使用HOG和SVM进行目标检测，主要代码来源于，可直接参考该仓库，本仓库仅仅为了自己的理解对文中代码进行阅读，后期加入定制的目标检测方法以及数据集。
基本思路
训练过程
准备一个数据集，包含pos（存在检测物体）和neg（不存在检测物体），这个数据集中的图像大小相同，比如（40, 100）高度x宽度，那么使用HOG检测子对数据集检测HOG特征，pos标记为正例样本，neg标记为负例样本，输入到SVM分类起进行训练，得到分类模型。
测试过程
输入一张图像，使用图像金字塔对图像进行下采样，每一个octave的图像进行滑窗操作，滑窗大小与训练数据集中的图像大小相同，比如（40, 100）高度x宽度，每一次滑窗后的图像提取HOG特征子，输入训练好的SVM分类器中进行预测，如果检测结果为正例样本，即pos存在检测物体，那么记录该检测结果，detect
【文件预览】：
object_detection_hog_svm-master
----scripts()
--------FaceFeatureExtract.ipynb(4KB)
--------FeatureExtract.ipynb(3KB)
--------FaceTrainProcess.ipynb(3KB)
--------FaceTestProcess.ipynb(9KB)
--------TrainProcess.ipynb(3KB)
--------TestProcess.ipynb(114KB)
----ReadMe.md(2KB)
----data()
--------models()
--------images()
--------features()