Nuförtiden spelar klassificerare en central roll i många datorseende uppgifter. Det underliggande antagandet för utbildningsklassificeringar är att utbildningssetet och utplaceringsmiljön (testning) följer samma sannolikhetsfördelning när det gäller de egenskaper som används av klassificatörerna. I praktiken finns det emellertid olika skäl som kan bryta detta fortbeståndsförutsättningar. Att återanvända befintliga klassificerare genom att anpassa dem från den tidigare utbildningsmiljön (källadomänen) till den nya testdomänen (måldomänen) är därför ett tillvägagångssätt som ökar acceptansen i datorseendet. I detta dokument fokuserar vi på domänanpassning av deformerbara delbaserade modeller (DPM) för objektdetektering. I synnerhet fokuserar vi på ett relativt outforskat scenario, dvs. Inkrementell domänanpassning för objektdetektering som förutsätter svag märkning. Därför är vår algoritm redo att förbättra befintliga källa-orienterade DPM-baserade detektorer så snart en liten mängd märkta mål-domän träningsdata finns tillgänglig, och fortsätter att förbättras när fler av dessa data kommer på ett kontinuerligt sätt. För att uppnå detta följer vi ett flerfaldigt inlärningsparadigm (MIL) som fungerar i en stegvis per-image bas. Som ett bevis på konceptet behandlar vi det utmanande scenariot att anpassa en DPM-baserad fotgängardetektor utbildad med syntetiska fotgängare för att fungera i verkliga scenarier. De erhållna resultaten visar att våra inkrementella adaptiva modeller får lika goda precisionsresultat som de batchinlärda modellerna, samtidigt som de är mer flexibla för att hantera ständigt anlända mål-domändata.
Xu och al. REF använde DPM för att representera objekt, och fokuserade på att utföra en inkrementell domänanpassning av objektdetektorer.
Incremental Domain Adaptation of Deformable Part-based Models.
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}