1.DPM原理
最近因為需要一直在研究DPM相關的東西，先要搞清楚DPM的原理其中我主要使用的是
http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/17924671使用判别訓練的部件模型進行目标檢測
http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/17533419判别訓練的多尺度可變形部件模型
這兩位大神的資料，據說這是相關論文翻譯過來的中文版 講解比較詳細，下一步就要在windows下配置檔案開始訓練，
2.DPMwindows下的配置
首先需要下載下傳voc-release5的原code 下面給出github中下載下傳的位址
https://github.com/rbgirshick/voc-dpm
目前下載下傳下來的code是在linux下編譯訓練測試的，因為我沒有用過Linux的編譯，是以需要在windows下編譯需要配置，具體可以看這位大神的配置方法，http://blog.csdn.net/seu_nuaa_zc/article/details/52412771，配置結束後可以在MATLAB的指令行中輸入compile就可以進行編譯，編譯完成可以開始訓練了。
注意：在配置的過程中一定要細心，我在配置fv_cache.cc 的過程中因為有一個大括号}沒有注釋，一直出現警告: Maybe you need to call fv_cache('unlock') first，當出現這個警告是就需要去檢查配置過程有沒有什麼疏漏。
這是我編譯好的http://download.csdn.net/download/wakojosin/9919065
如果按照上面所說方法配置是完全沒有問題的。
3.訓練
編譯完成，需要開始訓練，在訓練之前需要準備DMP的相關檔案，VOCdevkit，VOC2007檔案庫
相關下載下傳位址
VOCdeviket http://pascallin.ecs.soton.ac.uk/challenges/VOC/voc2007/
VOC2007 http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/#bestpractice
下載下傳完成後解壓需要将VOCdeviket檔案放入到voc-release5的檔案夾中，将VOC2007放入到VOCdeviket檔案夾中如下圖所示
其中VOC2007中儲存着原code中的訓練的圖像。
需要修改訓練路徑，主要修改的是
（1）voc_config.m
BASE_DIR = 'E:/qinyanhong/DPM/code/voc-release5new/voc-release5'; 修改為自己的voc-release5的路徑
conf = cv(conf, 'pascal.dev_kit', [conf.paths.base_dir '/VOCdevkit/']); 修改為vocdeviket的路徑
按照上圖路徑建立檔案夾，2007中儲存訓練結果
（2）pascal_data.m
我訓練的圖像使用的是自己标定的圖像，标定後的txt格式為1.jpg 2 x1 y1 x2 y2 x1_1 y1_1 x2_1 y2_1
其中需要注意的是x1>x2 y1>y2 x1_1>x2_1 y1_1>y2_1，如果不滿足條件會在建立金字塔模型時出現錯誤。可以通過修改金字塔中的坐标對應關系解決
修改pascal_data.m檔案夾我是參照這位大神的來完成的http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/p/4965992.html
其中正樣本positive.txt(标定後的樣本)和負樣本negtive.txt （隻包含圖像名稱）都儲存在PosImageFile中
開始訓練模型
訓練的過程