HOG 描述符训练需要多长时间？答案

【问题标题】：How much time does the HOG descriptor training take?HOG 描述符训练需要多长时间？
【发布时间】：2012-06-12 06:19:25
【问题描述】：

我们有一个项目可以从图像中识别徽标。我们最初使用 Haar 分类器，但训练 Haar 分类器需要花费大量时间（在我们的 Core i5 机器上每个徽标需要 4 天）。为 300 多个徽标训练它需要很长时间（我们没有任何高性能计算机）。因此，我们决定转向基于 HOG 的目标检测器，希望它的训练时间会大大减少。

有人知道 HOG 描述符训练需要多长时间吗？我们将针对每个徽标（在配备 Core i5 处理器的机器上）大约 100 个正面和 100 个负面 600x800 像素图像进行训练。

【问题讨论】：

标签： matlab opencv image-processing object-detection matlab-cvst

【解决方案1】：

无法回答，取决于 bin 的数量和其他实施细节。可能也在图像的内容上。不过，不要指望它在 60k 图像上会超快。如果我是你，我会认真考虑缩小图像，600x800 比你需要识别的要大得多。 150x200 应该仍然可以识别，但所有计算速度会快 16 倍。

【讨论】：

如果我们要缩小我们的形象，告诉你的身材（或者更小，有标志没问题）训练需要什么时间，请根据你的大致想法告诉。，或者什么时间当你在你的项目/任务中训练 HOG 描述符时已经采取了..
@user1441867：对于前段时间的行人识别项目，计算 3000 张分辨率为 60x120 的图像的 HOG 描述符大约需要 2 分钟。不确定这是否是一个可靠且可扩展的指示，但它可以扩展到 2*(60,000/3000)*((150*200)/(120*60)) = 166 分钟的总训练时间来解决您的问题。跨度>
谢谢..，您能否提供一些可用于训练 HOG 描述符的教程/工具的链接.. 我已经探索过，但发现的很少.. 这会很有帮助如果您提供（链接）可以生成猪描述符（针对特定对象进行训练）的工具。
@user1441867：您不需要训练 HOG 描述符，而是计算它，因为它只是独立于分类器的原始数据的不同表示。您可以在 HOG 描述符上使用像 SVM 这样的分类器。如果您不想制作自己的分类器，请查看PRTools 工具箱。

【解决方案2】：

您绝对应该缩小输入图像的尺寸。例如，HOG 描述符通常从 64x128 行人图像中提取，以训练准确的行人检测器。训练 Haar 分类器总是很耗时，而且很难预测需要多少时间，因为它会在特定阶段阻塞。

【讨论】：

【解决方案3】：

很难给出具体的数字，但使用 HOG 进行训练比使用 Haar 类特征进行训练要快几个数量级。 HOG 也使用更少的内存。此外，您可以选择在 OpenCV 和 MATLAB 中的 trainCascadeObjectDetector 函数中使用 LBP 功能。使用 LBP，也比使用 Haar 快很多。

【讨论】：