I detta dokument föreslås en konceptuellt enkel men förvånansvärt kraftfull metod som kombinerar effektiviteten hos en discriminativ objektdetektor med den uttryckliga korrespondens som erbjuds av en närmaste granne. Metoden baseras på utbildning av en separat linjär SVM-klassning för varje exempel i träningssetet. Var och en av dessa ExemplarSVMs definieras således av en enda positiv instans och miljontals negativa. Medan varje detektor är ganska specifik för sitt exemplar, observerar vi empiriskt att en ensemble av sådana Exemplar-SVMs erbjuder förvånansvärt bra generalisering. Vår prestanda på PASCAL VOC detektion uppgift är på samma nivå som den mycket mer komplexa latenta delbaserade modellen av Felzenszwalb et al., på bara en blygsam beräkningskostnadsökning. Men den centrala fördelen med vårt tillvägagångssätt är att det skapar ett uttryckligt samband mellan varje upptäckt och ett enda utbildningsexempel. Eftersom de flesta upptäckter visar god anpassning till deras tillhörande exemplar, är det möjligt att överföra alla tillgängliga exemplar meta-data (segmentering, geometrisk struktur, 3D-modell, etc.) direkt på upptäckterna, som sedan kan användas som en del av den övergripande scenförståelsen.
Malisiewicz m.fl. REF föreslår att man lär sig en linjär klassificering per exempel i utbildningssetet.
Ensemble of exemplar-SVMs for object detection and beyond
{'venue': '2011 International Conference on Computer Vision', 'journal': '2011 International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}