Обучение при обнаружении объектов в DLIB C++ очень медленное
Я использую пример обнаружения объекта DLIB и пытаюсь обучить его, используя 7 изображений, содержащих 14 изображений бутылки. Эти изображения в основном имеют размер около 200x300 пикселей, хотя 2 намного больше (область 1500x2000 пикселей). Большие изображения содержат только 1 пример каждого, и хотя изображения действительно большие, сами бутылки соответствуют примерно одинаковому размеру бутылок на меньших тренировочных изображениях. У меня раздвижное окно размером 70х240, что соответствует среднему размеру ограничительных рамок, которые я нарисовал.
Теперь она минимизировала целевую функцию на 8+ часов на Windows Server Machine с 384 ГБ ОЗУ под управлением Windows 8 64bit. Нет никакого способа, которым это должно занять так много времени. Это все еще идет - это на итерации 125...
В документации упоминается тренировка детектора лиц на предоставленном наборе лиц "порядка 10 секунд". Может быть потому, что я работаю в MS Visual Studio 2012 с аргументами, передаваемыми в отладчик? Даже когда я запустил пример с детектором лица, на тренировку ушли целых 30-45 минут - намного больше, чем 10 секунд.
У кого-нибудь есть подобные проблемы и знаете как это исправить?
Спасибо за вашу помощь!
1 ответ
Вы скомпилировали в режиме отладки? Смотрите: http://dlib.net/faq.html