摘要
本文介绍了一种用于目标检测的判别训练的多尺度可变形部件模型。我们的系统在平均精度上达到了2006 PASCAL 人体检测竞赛中最优结果的两倍,同样比2007 PASCAL目标检测比赛中20个类别中的10个的最优结果都要好。此系统非常依赖于可变形部件模型。随着可变形部件模型逐渐流行,它的价值并没有在类似PASCAL的较难的数据集上被展示。我们的系统还依赖于判别训练的新方法。我们将一种挖掘 本文介绍了一种用于目标检测的判别训练的多尺度可变形部件模型。
本文介绍了一种用于目标检测的判别训练的多尺度可变形部件模型。我们的系统在平均精度上达到了2006 PASCAL 人体检测竞赛中最优结果的两倍,同样比2007 PASCAL目标检测比赛中20个类别中的10个的最优结果都要好。此系统非常依赖于可变形部件模型。随着可变形部件模型逐渐流行,它的价值并没有在类似PASCAL的较难的数据集上被展示。我们的系统还依赖于判别训练的新方法。我们将一种挖掘 本文介绍了一种用于目标检测的判别训练的多尺度可变形部件模型。