Vi beskriver en allmän metod för att bygga kaskadklassificerare från delbaserade deformerbara modeller som bildstrukturer. Vi fokuserar främst på fallet med stjärnstrukturerade modeller och visar hur en enkel algoritm baserad på partiell hypotesbeskärning kan påskynda objektdetektion med mer än en storleksordning utan att offra detektionsnoggrannhet. I vår algoritm beskärs partiella hypoteser med en sekvens av trösklar. I analogi med förmodligen ungefär korrekt (PAC) inlärning, introducerar vi begreppet förmodligen ungefär tillåtna (PAA) tröskelvärden. Sådana tröskelvärden ger teoretiska garantier för kaskadmetodens prestanda och kan beräknas från ett litet urval av positiva exempel. Slutligen skisserar vi en kaskaddetektionsalgoritm för en allmän klass av modeller som definieras av en grammatikformalism. Denna klass omfattar inte bara trädstrukturer utan även rikare modeller som kan representera varje del rekursivt som en blandning av andra delar.
Hierarkiska Deformerbara Delmodeller (HDPM): Felzenszwalb et al. REF föreslog en kaskaddetektionsalgoritm baserad på partiell hypotesbeskärning för accelererande DPM som kan definieras av en grammatikformalism.
Cascade object detection with deformable part models
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}