Objektigenkänningen har gjort stora framsteg på senare tid. De bästa metoderna, t.ex. de som baseras på kärnanSVMs, är dock mycket beräkningsintensiva. Problemet med hur man kan påskynda utvärderingsprocessen utan att minska noggrannheten är därför av intresse för närvarande. I detta dokument tar vi itu med detta problem genom att använda idén om rankning. Vi föreslår en kaskad arkitektur som med hjälp av rankningen SVM genererar en ordnad uppsättning förslag för fönster som innehåller objekt instanser. De högst rankade fönstren kan sedan matas till en mer komplex detektor. Våra experiment visar att vår strategi är robust och att vi uppnår högre värden för överlappning med hjälp av färre outputförslag än den senaste tekniken. Vår användning av enkla gradientegenskaper och linjär konvolution visar att vår metod också är snabbare än den senaste tekniken.
Zhang m.fl. REF föreslog en kaskadrankad SVM-strategi med orienterade gradientfunktioner för att generera objektförslagen.
Proposal generation for object detection using cascaded ranking SVMs
{'venue': 'CVPR 2011', 'journal': 'CVPR 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}