【问题标题】:How can I properly test my accuracy using the INRIA data set如何使用 INRIA 数据集正确测试我的准确性
【发布时间】:2014-03-29 09:32:10
【问题描述】:

我正在研究一种行人检测算法,我想使用 INRIA 数据集测试其准确性。该数据集有两组包含正图像的测试文件夹。一个是裁剪版本,其中行人位于 64 x 128 像素窗口的中间。另一个文件夹包含未裁剪的版本,其中包含每个行人边界框的注释文件。如果我使用带有注释文件的未裁剪版本,我如何说我的检测框是正确的,因为它可能与注释文件中的边界框值不完全相同,但仍能准确地检测到行人。如果我使用裁剪后的版本,我会继续扫描图像还是简单地提取包含行人的中间 64 x 128 窗口。我的目标是准确地将我的结果与 Dalal 和 Triggs 的工作进行比较。

【问题讨论】:

    标签: image-processing svm detection


    【解决方案1】:

    通过您的方法检测到的边界框与注释文件中提供的边界框至少有 50% 的重叠,可以定义成功的检测。

    参考:谷歌学术http://scholar.google.com/scholar?q=%22at+least+50%25+overlap%22+object+detection

    【讨论】:

    • 谢谢。但我一直在寻找能告诉我 x 值是多少的论文,以便我可以准确地比较我的结果。你知道一个吗?
    • 通过查看 Google Scholar,您可以获得相当数量的以“50%”弹出的论文。如果您认为 50% 不足以满足您的目的,请增加百分比,或者通过引用少数使用 50% 的相关论文来证明 50% 的合理性
    • 感谢您的信息。真的很有帮助。我只专注于搜索行人检测论文。没想到用物体检测论文做参考。 :)
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