我目前正在尝试使用带有 HOG 描述符的 OpenCV 2.4.4 来计算汽车。因为 OpenCV 中没有汽车检测模型，所以我正在使用 SVMLight 和此处的 INRIA 汽车数据集（正样本和负样本）中的汽车数据集创建自己的模型。

我使用带有 SVMLight 的正样本和负样本创建了模型（我将图像大小调整为 128 * 104，因为 HOG 图像必须是 2 的幂），遵循本教程和代码。我将模型应用到我的程序中，它正确地检测到了汽车，但也有很多误报（每张图像有 3-8 个误报）。

我在 Dalal 中阅读了有关 HOG 检测器的论文，我发现需要使用通过将初步模型应用于负样本而发现的误报来重新训练模型。生成的补丁有不同的大小，所以我再次将其调整为 128*104 像素。

我像初步运行一样使用正负样本重新运行 HOG 训练程序，但这一次，我在负样本上添加了误报（这是我根据 Dalal 的论文认为的重新训练）。然后我有重新训练的模型。

不幸的是，我使用新模型运行了汽车检测程序，但是尽管我使用了正样本图像和其他包含汽车的图像，但所有图像都没有检测到汽车。

这很有趣，我很好奇你们是否能指出我做错了什么。