pedestrian_HOG_SVM_Inria_Caltech

HOG+SVM算法作者Dalal提供的C++源码，经过本人在ubuntu15.10（32位）下测试：boost使用apt-get安装，其他包使用作者提到的版本编译安装，此时仍无法顺利编译learcod

HOG+SVM的行人（图片和视频）检测，在大量的训练样本的基础上得到行人检测描述子，在此基础上调用测试样本（图片及视频），检测效果不错，在机器学习训练过程花费大量时间。已测试码源可用。

参照opencv官网例程写了一个基于python的行人检测程序，实现了和自带检测器基本一致的检测效果。网址 ：opencv版本：3.4.0训练集和opencv官方用了同一个，可以从代码如下，尽可能与o

INRIA Person数据集用来对图像和视频中的直立行人进行检测。该数据集包含两类格式的数据，第一类为原始图像和相应的直立行人标注。第二类为标准化为64x128像素的直立性人正类和对应图片的负类图像

caltech101数据集包含101类,已经分好训练集与测试集,每一个类别的图像在一个单独的文件夹,每一类图像的个数及大小可能都不相同

office_caltech_10数据集包含四个不同的域,分别是amazon,caltech,dslr,webcam;每个域包含10类图像;该数据集用来做迁移学习

Caltech 256数据集是加利福尼亚理工学院收集整理的数据集,该数据集选自Google Image数据集,并手工去除了不符合其类别的图片。在该数据集中,图片被分为256类,每个类别的图片超过80张

Caltech 256数据集是加利福尼亚理工学院收集整理的数据集,该数据集选自Google Image数据集,并手工去除了不符合其类别的图片。在该数据集中,图片被分为256类,每个类别的图片超过80张

鸟类细粒度分类

用python实现的脚本，可以高效转换caltech pedestrian dataset,包括 annotation（.vbb格式）和dataset（.seq格式）的转换，最后.vbb格式可以转换为