Abstract Ranking hypotesuppsättningar är ett kraftfullt koncept för effektiv objektdetektering. I detta arbete föreslår vi ett bransch- och ranksystem som upptäcker objekt med ofta mindre än 100 rankningar. Denna effektivitet gör det möjligt att använda starka och även kostsamma klassificeringar som icke-linjära SVM med RBF-χ 2-kärnor. På så sätt avlastar vi en inneboende begränsning av metoderna för filialverksamhet, eftersom gränserna ofta inte är tillräckligt snäva för att vara effektiva i praktiken. Vår strategi har tre nyckelkomponenter: en rankningsfunktion som fungerar på uppsättningar hypoteser och en gruppering av dessa i olika uppgifter. Detection effektivitet resultat från adaptivt subdividera objektet sökutrymme i minskande mindre uppsättningar. Denna ärvs från filialen och är bunden, medan rankningsfunktionen ersätter en snäv gräns som ofta inte är tillgänglig (utom för ganska begränsade funktionsklasser). Grupperingen gör systemet effektivt: den skiljer bildklassificeringen från objektigenkänningen, men kombinerar dem med en enda formulering, formulerad som ett strukturerat SVM-problem. En ny aspekt av filial och rank är att en bättre rankningsfunktion förväntas minska antalet rangordnade samtal under upptäckten. Vi använder datasetet VOC'07 för att visa filialens och ranks algoritmiska egenskaper.
Gren&rank generaliserar idén om filial och band genom att lära sig en rankningsfunktion som prioriterar hypotesuppsättningar som innehåller ett objekt över de som inte REF.
Branch&Rank for Efficient Object Detection
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}