I detta arbete introducerar vi en hierarkisk representation för objektdetektering. Vi representerar ett objekt i form av delar som består av konturer som motsvarar objektgränser och symmetriaxlar; dessa är i sin tur relaterade till kant- och åsdrag som extraheras från bilden. Vi föreslår en grov-till-fin algoritm för effektiv detektering som utnyttjar modellens hierarkiska karaktär. Detta ger en dragbar ram för att kombinera nedifrån-och-upp-beräkning och top-down-beräkning. Vi lär oss våra modeller av träningsbilder där endast den avgränsande rutan för objektet tillhandahålls. Vi automatiserar nedbrytningen av en objektkategori i delar och konturer, och discriminativt lära sig kostnadsfunktionen som driver matchningen av objektet till bilden med hjälp av Multiple Inspection Learning. Med hjälp av formbaserad information får vi toppmoderna lokaliseringsresultat på UIUC- och ETHZ-dataseten.
Kokkinos och Yuille REF föreslog hierarkiskt tolkas former med bottom-up och top-down beräkningar, och antog flera instans lärande algoritm för modellutbildning.
Inference and Learning with Hierarchical Shape Models
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}