D-lib目标检测器训练

Question

我试着用train训练一个物体探测器。我选择了近100张图片进行培训。我正在使用Python环境。根据文档，我使用Imglab工具绘制图像的边界框。每幅图像的大小几乎都是4000*3000像素。然后将生成的XML文件放到我的位置，并调用检测器程序。这是我的怀疑和疑问。

在运行程序时，我应该使用什么作为测试XML文件？我运行时没有分配任何合适的测试XML。然而，我得到了以下内容。C训练:5用epsilon训练: 0.01用8根线训练。训练用滑动窗口81像素宽79像素高。对图像的左、右翻转版本进行培训。顺便说一句“杀”是什么意思？

我现在该怎么做？请指点！

Answer 1

测试XML文件提供图像和对象注释，用于检查对象检测的准确性。可以像使用训练XML一样使用imglab生成文件。它应该包含与培训数据集相似但不完全相同的数据。

Killed消息是由于内存问题造成的。在Linux中，这是OOM杀手的结果。由于图像太大，您的机器正在耗尽内存，并扼杀了培训过程。

可能的解决办法：

1) 配置OOM杀手，允许dlib使用更多的内存。

2)如果可能的话，缩小应用程序中的图像。

3)使用内存较多的机器。如果您手头没有一个，AWS以相对较低的成本提供了几个高内存EC2选项。