1.DPM原理
最近因爲需要一直在研究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使用判別訓練的部件模型進行目標檢測
http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/17533419判別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下配置文件開始訓練，
2.DPMwindows下的配置
首先需要下載voc-release5的原code 下面給出github中下載的地址
https://github.com/rbgirshick/voc-dpm
當前下載下來的code是在linux下編譯訓練測試的，因爲我沒有用過Linux的編譯，所以需要在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的命令行中輸入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 的過程中因爲有一個大括號}沒有註釋，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的相關文件，VOCdevkit，VOC2007文件庫
相關下載地址
VOCdeviket http://pascallin.ecs.soton.ac.uk/challenges/VOC/voc2007/
VOC2007 http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/#bestpractice
下載完成後解壓需要將VOCdeviket文件放入到voc-release5的文件夾中，將VOC2007放入到VOCdeviket文件夾中如下圖所示
其中VOC2007中保存着原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'; 修改爲自己的voc-release5的路徑
conf = cv(conf, 'pascal.dev_kit', [conf.paths.base_dir '/VOCdevkit/']); 修改爲vocdeviket的路徑
按照上圖路徑創建文件夾，2007中保存訓練結果
（2）pascal_data.m
我訓練的圖像使用的是自己標定的圖像，標定後的txt格式爲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創建金字塔模型時出現錯誤。可以通過修改金字塔中的座標對應關係解決
修改pascal_data.m文件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(標定後的樣本)和負樣本negtive.txt （只包含圖像名稱）都保存在PosImageFile中
開始訓練模型
訓練的過程
