Abstrakt. Objektdetektering är ett av de viktigaste problemen i datorseendet. Under det senaste årtiondet har diskriminerande inlärningsmetoder visat sig vara effektiva när det gäller att upptäcka stela föremål och uppnå mycket låga nivåer av falska positiva resultat. Fältet har också sett en uppgång av delbaserade igenkänningsmetoder, med imponerande resultat på mycket artikulerade, olika objektkategorier. I detta dokument föreslår vi en diskriminerande inlärningsmetod för detektion som inspireras av delbaserade erkännandemetoder. Vår metod, Multiple Component Learning (mcl), lär sig automatiskt individuella komponentklassificeringar och kombinerar dessa till en övergripande klassificering. Till skillnad från tidigare metoder, som bygger på antingen ganska begränsade delmodeller eller märkta deldata, lär sig mcl kraftfulla komponentklassificeringar på ett svagt övervakat sätt, där objektetiketter tillhandahålls men inte deletiketter. Grunden för mcl ligger i att lära sig en uppsättning klassificerare; vi uppnår detta genom att kombinera öka med svagt övervakad lärande, särskilt ramverket för lärande i flera instanser (mil). Mcl är allmänt, och vi visar resultat på en rad data från dator provspelning och datorseende. I synnerhet överträffar mcl alla befintliga metoder på utmanande INRIA detekteringsdata för fotgängare, och till skillnad från metoder som inte är delbaserade, är mcl ganska robust mot ocklusioner.
Dollar och al. I REF föreslås en metod för att lära sig klassificering av enskilda komponenter och kombinera dem till en övergripande klassificering.
Multiple component learning for object detection
{'venue': 'In Proc. of ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}