使用DPM训练自己的模型

首先说一下配置环境：

硬件：内存至少4G以上，64位，其他当然越高越好；

软件：Ubantu14.04+gcc4.64+MATLAB2014a

（环境已配置好请跳过1-3步）

1.Ubantu 14.04   

参考连接：http://www.linuxidc.com/Linux/2014-04/100369.htm，具体不再复述，亲测可用；

2.gcc4.64

我用的办法是直接安装到最新版本，然后在不同版本之中更改

1）安装到最新版本

方法一：

该方法超简单:
sudo apt-get  build-dep gcc

就上面这条命令就可以搞定

方法二：
sudo apt-get  install  build-essential

还是简单，一句命令也可以搞定
2）切换版本

参考这篇文章，只需把4.7换成4.6即可

http://blog.csdn.NET/ppp036/article/details/51126468

3.MATLAB2014a

参考连接：http://blog.csdn.Net/lanbing510/article/details/41698285    具体不再复述，亲测可用；

4.DPM下载

首先下载DPM的工程源码，给出链接：
http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/latent/

http://yun.baidu.com/share/link?shareid=562087174&uk=4228141104 下载VOCdevkit2011，vocdata可根据需要下载.

5.配置

记得在MATLAB中的路径加入release5.0的路径。

1)在compile.m第64行,第72行，跟别将-O改为-output;

2)运行compile.m看是否有问题；

3)将VOCdevkit_25-May-2011放置在release5.0文件夹内，为了方便，将其改名为VOC2011，这时候文件夹中有VOC2007，VOC2010，和VOC2011，其中VOC2007和VOC2010都是之前训练好的模型。

4) 配置VOCconfig

22行 BASE_DIR    = '/var/tmp/rbg';改为你VOC2011存放放根路径，

25行 PASCAL_YEAR = '2007';  改为PASCAL_YEAR = '2011';

5）配置VOCinit

在./VOC2011/VOCdevkit/VOCcode路径中，打开VOCinit，将

30行VOCopts.testset='val'；改为VOCopts.testset='test';

6. *数据的准备

正样本：因为训练大多用到VOC或者INria的数据库，这里写了一段C++实现数据文本转换的代码,功能是将VOC或INria中的单个文本数据转换成我们所要用的数据格式。如：1.jpg 2 x0 y0 x1 y1 x2 y2 x3 y3 
图片路径之后的数字代表其中的正样本个数；

代码连接：http://blog.csdn.net/ppp036/article/details/51233279

负样本：负样本的数据只需要文件名，这里给出一段代码，可以将文件夹中所有文件的文件名保存在一个TXT文件中。

代码连接：http://blog.csdn.net/ppp036/article/details/51126539

其中，正样本的TXT保存为pos.txt,负样本保存为neg.txt。

7.修改pascal_data文件

参考本人另外一篇文章：  

http://blog.csdn.net/ppp036/article/details/51261106

12行修改为步骤6的pos.txt保存的路径。

13行修改为步骤6的neg.txt保存的路径。

14行为图片存放的根目录。

139行第一个路径就是一个存放data的路径，可以自行修改。

至此，大功基本告成！

然后输入 pascal('model_name', N);   数字N表示训练的结果为2*N个partment。例如 pascal('MAN', 1);

切记，model_mane不可和已经存在的model名称相似，否则就不是训练了。

如果需要然后VOCdata做验证的话，就将VOCdata也拷贝进去，如果不需要，将pascal第 65行注释掉，或者不需要也可以，运行到这里会停止，其实这时候我们的MODEL已经训练完毕。

可以先加载自己训练的MODEL，然后输入visualizemodel(model)查看模型。

如下是一个攀爬和行走在一起的人体模型。

检测效果还是比较可观的。

参考文章：

http://www.cnblogs.com/zero1665/archive/2009/11/03/1595510.html

http://blog.csdn.net/ppp036/article/details/51126468

http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/latent/

http://blog.csdn.net/ppp036/article/details/51233279

http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/p/4965992.htm

http://blog.csdn.net/ppp036/article/details/51236425