mxnet数据集的制作和训练

安装mxnet

Cpu版：pip install mxnet

Gpu版：pip install mxnet-cu80

若cuda版本为cuda-90,改为pip install mxnet-90

pip或apt安装sklearn，easydict

制作数据集

将分类并放入不同文件夹

运行python im2recpy train --list /可生成list文件，包含列表

运行python im2recpy train / trainrec和trainidx训练文件

--train-ratio 09生成验证数据集bin文件参数为训练数据集和验证数据集之比

--resize 128 128指定生成数据集的大小

参考 >

训练数据（baitrain dataset）指的是，你拿来du建模zhi型的数据，拟合数据用

验证数据dao(valid dataset)指的是，你拿来挑模型的数据，因为训练数据可以训练很多个模型，譬如，训练步长、是否正则化等等，，你用验证数据(来挑一个最好的。

测试数据（test dataset）是指，你挑完最好的了，，要看你模型的泛化能力，就要用到这个验证数据了

原则上，当你的模型在三个数据集上的表现差不多时，就说明你的模型比较稳健(robust)

当然，大多数情况都会有点过拟合，也就是在训练数据很好，在验证数据一般，在测试数据比较糟糕

转自： >

OpenCV训练类器

、简介

目标检测初由Paul Viola [Viola01]提并由Rainer Lienhart [Lienhart02]进行改善

该基本步骤：

首先利用本（约几百幅本） harr 特征进行类器训练级联boosted类器

类器"级联"指终类器由几简单类器级联组图像检测检窗口依通每级类器 前面几层检测部候选区域排除全部通每级类器检测区域即目标区域

类器训练完应用于输入图像兴趣区域(与训练本相同尺寸)检测检测目标区域(汽车或脸)类器输1否则输0检测整副图像图像移搜索窗口检测每位置确定能目标搜索同目标物体类器设计进行尺寸改变比改变待检图像尺寸更效所图像检测未知目标物体扫描程序通需要用同比例搜索窗口进行几扫描

目前支持种类器boosting技术四种：

Discrete Adaboost, Real Adaboost, Gentle Adaboost and Logitboost

"boosted" 即指级联类器每层都选取boosting算(权重投票)并利用基础类器自我训练

根据面析目标检测三步骤：

1、 本创建

2、 训练类器

3、 利用训练类器进行目标检测

二、本创建

训练本例本反例本其例本指待检目标本(例脸或汽车等)反例本指其任意所本都归化同尺寸(例20x20)

负本

负本自于任意些能包含目标特征负本由背景描述文件描述背景描述文件文本文件每行包含负本文件名（基于描述文件相路径）该文件必须手工创建

eg: 负本描述文件例：

假定目录结构：

/img

img1jpg

img2jpg

bgtxt

则背景描述文件bgtxt内容：

img/img1jpg

img/img2jpg

本

本由程序craatesample程序创建该程序源代码由OpenCV给并且bin目录包含执行程序

本由单目标或者系列事先标记创建

Createsamples程序命令行参数：

命令行参数：

－vec

训练本输文件名

－img

源目标（例：公司图标）

－bg

背景描述文件

－num

要产本数量本数目相同

－bgcolor

背景色（假定前灰度图）背景色制定透明色于压缩颜色差量由bgthresh参数指定则bgcolor－bgthreshbgcolor＋bgthresh间像素认透明

－bgthresh

－inv

指定颜色反色

－randinv

指定颜色任意反色

－maxidev

背景色偏离度

－maxangel

－maxangle

－maxzangle

旋转角度弧度单位

－show

指定每本显示按"esc"关闭关即显示本创建程继续用debug选项

－w

输本宽度（像素单位）

－h《sample_height》

输本高度像素单位

注：本预先标记图像集合获取集合由文本文件描述类似于背景描述文件每文本行应每行第元素文件名第二元素象实体数面紧跟着与匹配矩形框（x, y, 宽度高度）

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