Machine learning 基于Dlib库的目标检测

我正在尝试使用dlib机器学习库进行目标检测

由于我已经按照说明写了一切似乎是好的，但我无法检测到我的对象，即使在原始图像。而且，即使我只在一张黑色图像上测试它，它也会发现一个单一的检测。这不应该发生。如果我把一张经过训练的图像粘贴到黑色图像上，它会发现很多不应该发生的检测

我没有触摸train\u object\u detector.cpp文件。它是原创的

这是我的示例图像

我使用imglab创建的XML文件

<?xml version='1.0' encoding='ISO-8859-1'?>
<?xml-stylesheet type='text/xsl' href='image_metadata_stylesheet.xsl'?>
<dataset>
<name>imglab dataset</name>
<comment>Created by imglab tool.</comment>
<images>
  <image file='totaldata/1.jpg'>
    <box top='0' left='1' width='61' height='64'/>
  </image>
  <image file='totaldata/2.jpg'>
    <box top='0' left='1' width='63' height='65'>
      <label>1</label>
    </box>
  </image>
  <image file='totaldata/3.jpg'>
    <box top='1' left='0' width='61' height='61'>
      <label>1</label>
    </box>
  </image>
  <image file='totaldata/4.jpg'>
    <box top='0' left='0' width='59' height='63'>
      <label>1</label>
    </box>
  </image>
  <image file='totaldata/5.jpg'>
    <box top='2' left='1' width='59' height='60'>
      <label>1</label>
    </box>
  </image>
  <image file='totaldata/6.jpg'>
    <box top='0' left='2' width='60' height='62'>
      <label>1</label>
    </box>
  </image>
</images>
</dataset>

imglab数据集
由imglab工具创建。
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仅显示黑色的检测屏幕截图

只有黑色和一张经过训练的图像的检测截图

以防万一，这是cpp文件的链接

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提前感谢您。

您不应该裁剪训练图像。您需要提供与测试期间使用的图像相似的培训图像

在这种情况下，图像窗口的部分特征向量是从图像外部区域提取的（因为对象被裁剪得很紧），并且由于图像外部被假定为黑色，因此可以了解到对象始终被黑色像素包围