c++ - dlib 19.6 多分类器训练数据

Question

我正在使用 dlib 19.6 c++ 进行对象检测，到目前为止我使用的是如下所示的单一分类 ，这些标签是使用 dlib 中的 imglab 生成的。

为此，我使用 fhog_object_detector_ex.cpp .它运行良好，能够检测到物体。

现在我已经定义了如下多分类器。 1.时钟 2.锅

那么我该如何使用/修改fhog_object_detector_ex.cpp训练数据。我知道如何测试图像，

std::vector<object_detector<image_scanner_type> > my_detectors;
        my_detectors.push_back(detector1); // clock.svm
        my_detectors.push_back(detector2); // pot.svm
        my_detectors.push_back(detector3); // any other.svm

std::vector dets2 = evaluate_detectors(my_detectors, image);

但我不确定如何训练数据。我是否需要为每个图像分别标记 2 次并运行 object trainer 2 次？还是可以同时训练 2 个分类器？

Answer 1

Dlib HOG 检测器不支持多类分类器。因此您需要为每个标签训练两个单独的检测器，然后根据您获得检测器标签的权重指数组合检测器在单个图像上运行。