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| Los textos eliminados se marcan así. | Los textos añadidos se marcan así. |
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| 1. Se extraen 10 imagenes aleatorias crop de las imagenes negativas 2. Calcula el hog para las imagenes positivas y negativas_crop 3. Se entrena la SVM Lineal. Se obtiene el modelo 4. Se busca en las imagenes negativas personas con el modelo obtenido 5. Se crean los hog de las imagenes falsas positivas obtenidas en el paso anterior. 6. Entreno el modelo con las imagenes falsas positivas obtenidas 7. Creo el nuevo modelo hard 8. Testeo las imagenes con el nuevo model hard. La serie de imagenes para test. |
*Se extraen 10 imagenes aleatorias crop de las imagenes negativas *Calcula el hog para las imagenes positivas y negativas_crop *Se entrena la SVM Lineal. Se obtiene el modelo *Se busca en las imagenes negativas personas con el modelo obtenido *Se crean los hog de las imagenes falsas positivas obtenidas en el paso anterior. *Entreno el modelo con las imagenes falsas positivas obtenidas *Creo el nuevo modelo hard *Testeo las imagenes con el nuevo model hard. La serie de imagenes para test. |
Descripcion del entrenamieno
*Se extraen 10 imagenes aleatorias crop de las imagenes negativas
*Calcula el hog para las imagenes positivas y negativas_crop
*Se entrena la SVM Lineal. Se obtiene el modelo
*Se busca en las imagenes negativas personas con el modelo obtenido
*Se crean los hog de las imagenes falsas positivas obtenidas en el paso anterior.
*Entreno el modelo con las imagenes falsas positivas obtenidas
*Creo el nuevo modelo hard
*Testeo las imagenes con el nuevo model hard. La serie de imagenes para test.
