Objektklassdetektorer använder vanligtvis en fönsterklassare för alla fönster i en stor uppsättning, antingen i ett skjutfönster eller genom att använda objektförslag. I detta dokument utvecklar vi en aktiv sökstrategi som sekventiellt väljer nästa fönster för att utvärdera baserat på all information som samlats in tidigare. Detta leder till en betydande minskning av antalet klassificeringsutvärderingar och ett mer elegant tillvägagångssätt i allmänhet. Vår sökstrategi styrs av två krafter. För det första utnyttjar vi sammanhanget som det statistiska förhållandet mellan utseendet på ett fönster och dess placering i förhållande till objektet, som observerats i träningssetet. Detta gör det möjligt att hoppa över avlägsna regioner i bilden (t.ex. Att observera en himmel region tyder på att bilar kan vara långt under) och görs effektivt i en Random Forest ram. För det andra utnyttjar vi poängen i klassificeringen för att locka sökandet till lovande områden som omger ett högt poängsatt fönster, och för att hålla sig borta från områden nära låg poäng. Vår sökstrategi kan tillämpas ovanpå alla klassificeringar eftersom den behandlar den som en svart-box. I experiment med R-CNN på utmanande SUN2012 dataset, matchar vår metod detektion noggrannheten av att utvärdera alla fönster oberoende, samtidigt som den utvärderar 9× färre fönster. 3022 978-1-4673-6964-0/15/$31.00 ©2015 IEEE
Gonzalez-Garcia m.fl. Ref föreslår en aktiv sökstrategi som beror på det rumsliga sammanhanget och regionens poäng i det tidigare tillståndet.
An active search strategy for efficient object class detection
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}