Detta dokument beskriver en discriminativt utbildad, flerskalig, deformerbar delmodell för objektdetektering. Vårt system uppnår en tvåfaldig förbättring i genomsnittlig precision jämfört med den bästa prestandan i 2006 PASCAL person detektion utmaning. Det överträffar också de bästa resultaten i 2007 års utmaning i tio av tjugo kategorier. Systemet är starkt beroende av deformerbara delar. Även om deformerbara delmodeller har blivit ganska populära, hade deras värde inte visats på svåra riktmärken som PASCAL-utmaningen. Vårt system är också starkt beroende av nya metoder för diskriminerande träning. Vi kombinerar ett marginalkänsligt tillvägagångssätt för datautvinning av hårda negativa exempel med en formalism som vi kallar latent SVM. En latent SVM, som en dold CRF, leder till ett icke-konvext träningsproblem. En latent SVM är dock halvkonvex och träningsproblemet blir konvext när latent information specificeras för de positiva exemplen. Vi tror att våra träningsmetoder så småningom kommer att möjliggöra en effektiv användning av mer latent information såsom hierarkiska (grammar) modeller och modeller med latenta tredimensionella pose.
Latent SVM är semi-konvex REF, men träningsproblemet blir konvext när latent information specificeras för de positiva exemplen.
A discriminatively trained, multiscale, deformable part model
{'venue': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}