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颜色分类leetcode-vehicle-detector:使用SVM和滑动窗口搜索检测视频中的汽车
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2021-07-06
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颜色分类leetcode 车辆探测器 该项目 我对这个项目的目标是: 通过删除重复图像(或接近重复)来清理图像数据集。 从标记的训练图像集中提取特征以构建包含以下内容的特征向量: 定向梯度(HOG) 特征的直方图。 颜色直方图特征。 空间颜色特征。 训练线性 SVM分类器以基于 识别汽车与非汽车。 使用 SVM 和滑动窗口技术搜索车辆。 估计检测到的车辆的边界框。 这个怎么运作 该车辆检测器使用带有非线性 SVM 的滑动窗口搜索来将图像中的不同窗口分类为是否包含汽车。 从那以后,我们随着时间的推移进行整合以消除误报分类。 然而,在讨论检测管道之前,我需要解释样本选择和训练过程。 样本选择 对于该项目,提供了超过 8000 张 64x64px 的车辆和非车辆类别的组合图像(下面进一步讨论)。 由于这些样本来自视频,因此由于视频的连续成名看起来非常相似,因此许多图像看起来几乎相同。 我没有使用这个数据集进行训练,这会导致人为地提高验证准确性或导致训练集的多样性降低,我删除了几乎重复的图像。 这是由clean_dataset.py完成的,它使用图像散列算法一次检查每个图像,并拒绝任何与先前观
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vehicle-detector-master.zip (28个子文件)
vehicle-detector-master
clean_dataset.py 3KB
data
unique_non-vehicles.pkl 129KB
unique_vehicles.pkl 70KB
documentation_imgs
car-detect.gif 6.8MB
windows.png 220KB
car-diagnostic.gif 5.83MB
video-play.png 182KB
car-diagnostic-equal.gif 4.01MB
test_videos
test_video.mp4 782KB
project_video.mp4 24.1MB
trained_classifier.pkl 42.36MB
test_images
test4.jpg 196KB
test7.jpg 215KB
test6.jpg 227KB
test5.jpg 238KB
test1.jpg 212KB
test3.jpg 144KB
test2.jpg 170KB
Xy_scaler.pkl 199KB
test.py 1KB
train.py 7KB
test_images
.DS_Store 6KB
feature_extraction.py 11KB
find_cars.py 14KB
examples
.DS_Store 6KB
.gitignore 3KB
output_images
.DS_Store 6KB
README.md 15KB
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