I detta dokument presenteras en metod för att lära sig en And-Or-modell för att representera sammanhang och ocklusion för bildetektion och bedömning av synvinkeln. Den lärda And-Or-modellen representerar bil-till-bil-kontext och ocklusionskonfigurationer på tre nivåer: (i) rumsligt anpassade bilar, (ii) en enda bil under olika ocklusionskonfigurationer och (iii) ett litet antal delar. Modellen And-Or bäddar in en grammatik för att representera stora struktur- och utseendevariationer i en omkonfigurerbar hierarki. Lärandeprocessen består av två steg på ett svagt övervakat sätt (dvs. endast avgränsande lådor med enstaka bilar är kommenterade). För det första lär sig And-Or-modellens struktur med tre komponenter: a) brytning av flera bilars kontextuella mönster baserade på layouter av annoterade singelbilars avgränsande lådor, b) brytningsocklusionskonfigurationer mellan enskilda bilar och c) lärande av olika kombinationer av delsynlighet baserat på CAD-simuleringar. Modellen And-Or är organiserad i en riktad och acyklisk graf som kan härledas till dynamisk programmering. För det andra tränas modellparametrarna (för utseende, deformation och förvrängning) gemensamt med hjälp av Svag-Label Structural SVM. I experiment testar vi vår modell på fyra bildetekteringsdataset – KITTI-datasetet [1], PASCAL VOC2007-bildataset [2], och två självsamlade bildataset, nämligen Street-Parking bildatasetet och Parking-Lot-bildatasetet, samt tre dataset för uppskattning av bilens synvinkel – PASCAL VOC2006-bildatasetet [2], 3D-bildatasetet [3] och PASCAL3D+-bildatasetet [4]. Jämfört med state-of-the-art varianter av deformerbara delbaserade modeller och andra metoder, vår modell uppnår betydande förbättring konsekvent på de fyra detektionsdatauppsättningar, och jämförbar prestanda på bil synvinkel uppskattning.
Wu och Al. REF föreslog en And-Or bildetekteringsmodell för att bädda in en grammatik för att representera stora struktur- och utseendevariationer i en omkonfigurerbar hierarki som tränas med hjälp av Weak-Label Structural SVM.
Learning And-Or Model to Represent Context and Occlusion for Car Detection and Viewpoint Estimation
{'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']}