Извещатель Traning Dlib с объектами> 450K

Question

Является ли dlib способным к крупномасштабным наборам данных для обнаружения объекта обучения. У меня есть> 450 тыс. Изображений лица для обучения детектора лица. Можно ли использовать Dlib или мне нужно перейти к другой альтернативе?

Answer 1

Сколько данных вы можете использовать, зависит от количества оперативной памяти на вашем компьютере. Так что, может быть, вы сможете тренироваться на этом множестве в зависимости от того, насколько велики каждый образ и сколько у вас RAM.

Но что более важно, вы, вероятно, спрашиваете о детекторе HOG + SVM в dlib. И для обучения детектору лица, граниты 450K намного превосходят точки возврата HOG + SVM. Например, фронтальный детектор лица, который поставляется с dlib, который является очень точным, тренируется только на небольшом наборе данных 62 МБ (этот http://dlib.net/files/data/dlib_face_detector_training_data.tar.gz). Обучение такого рода детектору более чем с несколькими тысячами изображений не даст вам дополнительной точности.

Теперь, если у вас есть много изменчивости позы в ваших данных, тогда HOG + SVM не сможет это уловить. Лучше всего в этом случае - тренировать несколько детекторов, по одному для каждой позы. Вы можете автоматически группировать свой набор данных в разные позы, используя опцию --cluster инструмента imglab dlib.