Ошибка в dlib train_object_detector.cpp

Я пытался запустить train_object_detector.cpp в библиотеке dlib, чтобы обучить его обнаружению пешеходов. Я использую набор данных INRIA, и когда я пытался его использовать, возникло исключение:

exception thrown!
Error! An impossible set of object boxes was given for training. All 
the boxes 
need to have a similar aspect ratio and also not be smaller than about 
1600 
pixels in area. The following images contain invalid boxes: 
crop001002.png
crop001027.png
crop001038.png
crop001160.png
crop001612.png
crop001709.png
Try the -h option for more information.

когда я удалил эти фотографии, он запустился и загрузил все фотографии, но затем было выбрано другое исключение

exception thrown!
An impossible set of object labels was detected. This is happening 
because none
of the object locations checked by the supplied image scanner is a 
close enough
match to one of the truth boxes. To resolve this you need to either 
lower the 
match_eps or adjust the settings of the image scanner so that it hits 
this truth box. Or you could adjust the offending truth rectangle so 
it can be matched by the current image scanner. Also, if you are using 
the scan_image_pyramid object then you could try using a finer image 
pyramid or adding more detection templates. E.g. if one of your 
existing detection templates has a matching width/height ratio and 
smaller area than the offending rectangle then a finer image pyramid 
would probably help. 

пожалуйста, помогите мне справиться с этим.


person Lily Baker    schedule 02.05.2017    source источник


Ответы (1)


Вы маркировали свои изображения с помощью ImgLab?

Когда вы маркируете свои изображения с помощью этого инструмента, имейте в виду, что ваши ограничивающие рамки должны иметь такое же соотношение сторон и что эти ограничивающие рамки должны быть меньше, чем скользящее окно. Обычно запускаемый вами пример должен динамически вычислять размер скользящего окна в соответствии с предоставленными полями.

Я бы посоветовал вам немного изменить исходный код, чтобы продолжить отслеживание источника ошибки, если это не поможет.

person Bastian    schedule 04.05.2017