Abstract-Vi beskriver ett objekt detektionssystem baserat på blandningar av flerskaliga deformerbara delmodeller. Vårt system kan representera mycket varierande objektklasser och uppnå toppmoderna resultat i PASCAL-objektdetekteringsutmaningarna. Även om deformerbara delmodeller har blivit ganska populära, hade deras värde inte visats på svåra riktmärken såsom PASCAL-datamängderna. Vårt system bygger på nya metoder för discriminativ träning med delvis märkta data. Vi kombinerar ett marginalkänsligt tillvägagångssätt för data-mining hårda negativa exempel med en formalism som vi kallar latent SVM. En latent SVM är en omformulering av MI-SVM i termer av latenta variabler. En latent SVM är semikonvex och träningsproblemet blir konvext när latent information specificeras för de positiva exemplen. Detta leder till en iterativ träningsalgoritm som växlar mellan att fixera latenta värden för positiva exempel och optimera den latenta SVM objektivfunktionen.
Den deformerbara delmodellen (DP-M) är en klassisk objektdetekteringsmetod baserad på blandningar av flerskaliga deformerbara delmodeller REF, som kan fånga betydande variationer i objektets utseende.
Object Detection with Discriminatively Trained Part-Based Models
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}