Svagt övervakad upptäckt av vanlig visuell struktur i mycket varierande, röriga bilder är ett nyckelproblem i igenkänning. Vi tar itu med detta problem med hjälp av deformerbara delbaserade modeller (DPM) med latent SVM utbildning [6]. Dessa modeller har införts för fullt övervakad utbildning av objektdetektorer, men vi visar att de också är kapabla till mer öppen inlärning av latent struktur för sådana uppgifter som scenigenkänning och svagt överblickade objekt lokalisering. För scenigenkänning kan DPM:s fånga återkommande visuella element och framträdande objekt; i kombination med vanliga globala bildfunktioner får de toppmoderna resultat på MIT 67-kategorin i dörrplatsdatauppsättningen. För svagt övervakade objekt lokalisering, optimering över latenta DPM parametrar kan upptäcka den rumsliga omfattningen av objekt i belamrade träningsbilder utan mark-truth avgränsande lådor. Den resulterande metoden överträffar ett nyligen toppmodernt svagt övervakat object localization tillvägagångssätt på PASCAL-07 datauppsättningen.
I REF har en deformerbar delbaserad modell (DPM) tillämpats för kategorisering av adresser.
Scene recognition and weakly supervised object localization with deformable part-based models
{'venue': '2011 International Conference on Computer Vision', 'journal': '2011 International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}