积分通道特征（一）

最新推荐文章于 2024-11-07 11:39:47 发布
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分类专栏： 计算机视觉 文章标签： 行人检测 积分通道 AdaBoost
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/connor_lele/article/details/21650845
本文主要讨论Piotr Dollar在BMVC09上的文章《Integral Channel Features》，阐述积分通道特征的优缺点，用于行人检测。通过使用Cascade结构分类器和AdaBoost选择具有区分力的特征，实现快速检测。文章探讨了特征提取，包括LUV通道、梯度幅度和梯度直方图，以及分类器的选择，如soft-cascade结构。这种方法在性能和速度上与DPM相比有优势，适合实际应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

    最近一段时间或多或少地阅读、调试以及Code了一些有关积分通道特征的的文章和代码。闲极无聊，这里大致谈谈积分通道的一些个人理解。希望对有些人有所帮助。

    首先，说明下。本文主要谈谈对Piotr Dollar在BMVC09, ECCV2010，CVPR2012以及PAMI2014上发表的一些文章的理解。如果一些人碰巧需要阅读、使用一些有关积分通道的知识，可以将就凑合着看看，帮助理解。

这里也给出Piotr Dlloar大牛的主页，有兴趣的童鞋可以去网页找些代码，论文什么的。

链接为http://vision.ucsd.edu/~pdollar/

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    下面，

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积分通道特征（Integral Channel Features）（我写的（文章的部分内容））
年年のBlog
11-07 1436
积分通道特征四大优点： 1. 集成不同种类的特征（信息） 2. 只需要很少的参数设置 & 对参数精确与否不敏感 3. 探测过程中，对空间的定位很精确 4. 与级联分类器（cascade classifiers）协同工作时速度很快 p.s. 级联分类器：多个分类器链接在一起，多层树分类器（V-J）。特征：高检测率，低拒绝率。 注：高检测率低拒绝率 会导致在一个结点上人脸99.9%
积分通道特征（二）
connor_lele的专栏
04-02 2936
这篇文章主要介绍Dollar在2010年发表在BMVC上的一篇文章《TheFastest Pdestrian Detector in the West》。     上次，我们介绍了积分通道特征的基本方法。虽然相对于传统的HOG特征在性能和速度上面都有了一定的提升。但是，这种方法需要多次缩放图像、并且需要计算每一次缩放后的提分通道特征，这个过程需要消耗很多时间。因此，Dollar在2010提出
积分通道特征(integral channel features)
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计算机视觉小菜鸟的专栏
12-31 2万+
申明：本文为笔者阅读了英文文献后翻译、整理所得，并非笔者原创；需要详细了解的朋友建议翻阅作者的原著：Integral Channel Features; Piotr Dollar、Zhuowen Tu; BMVC2009; 目标检测算法的性能主要受到两个因素的制约：学习算法和特征描述算子。积分通道特征（作者自创的词汇，后面会详述）主要从特征描述的角度来探讨解决问题的可能性。积分通道特
积分通道特征代码调试
ture_dream的博客
09-19 1756
下午，运行积分通道特征代码不知道碰了啥，总是报告，pad未定义，可是明明有啊，折腾了一下午也没发现问题，后来忽略这个错误，解决uniconcode的警告问题， warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失 选择文件——选【高级保存选项】——选简体中文Unicode 于是，pad不报错了。。。。。
积分通道特征资料
01-02
一种新的行人检测特征描述方法--积分通道特征，里面有3个pdf文献，一个是原文，一个是附录，一个摘要；
掌握积分通道特征：Piotr Dollar方法详解
积分通道特征（Integral Channel Features）是一种用于计算机视觉任务，尤其是在目标检测中的技术。这种技术能够有效地利用图像中的信息，通过对多尺度通道的积分特征进行快速提取，实现对图像中物体的检测。积分...
积分通道特征在行人检测中的应用研究
积分通道特征（Integral Channel Features, ICF）是一种用于行人检测的特征描述方法。该方法的核心思想是利用积分图（Integral Image）技术高效地计算多尺度通道特征。在行人检测中，从图像中准确地识别出行人的位置...
优化积分通道特征的实时多尺度行人检测
“本文提出了一种改进积分通道特征的快速多尺度行人检测算法，旨在解决积分通道特征在行人检测中的冗余信息问题，以提高检测速度。通过快速特征金字塔计算不同尺度的特征通道，减少图像缩放操作，同时使用单元和块...
积分通道特征行人检测源代码
04-10
Matlab代码，使用HOF+CSS+adaboost做行人检测。包含完整的训练和测试源码。非常先进的行人检测算法代码。 主要相关的文章： Integral channel features The Fastest Pedestrian Detector in the West Fast Feature Pyramids for Object Detection Pedestrian Detection A Benchmark
积分通道特征的补充说明
计算机视觉小菜鸟的专栏
01-13 1万+
积分通道特征的大致含义是：通过对输入图像进行各种线性和非线性的变换，图像的很多（常用）特征，例如，局部求和，直方图，haar以及它们的变种，可以借助于积分图来快速，高效的计算出来。作者通过一系列的实验数据和相关公式，证明了积分通道特征不仅比HOG特征具有更好的性能（当然，是指代行人检测方面），而且它还具有以下四个特征： （1）从不同角度集成了各种特征信息。 （2）在检测过程中，空间定位准确性更
轨道积分与特征
05-24
Suppose that G is a Lie group. which for the purpose of this introduction, we take to be a real form of a simply connected complex semisimple group. Suppose that square integrable representations for G exist and that f is a matrix coefficient of a square integrable representation belonging to the unitary equivalence class co. Harish-Chandra has shown how to evaluate the integral off with respect to the G-invariant measure on any regular semisimple conjugacy class. In fact suppose that h is a regular semisimple element of G. The Cartan subgroup T which centralizes h may be assumed to be stable with respect to a fixed Cartan involution Q.
卷积网络中的通道(Channel)和特征图
dianshu1593的博客
03-07 2047
转载自：https://www.jianshu.com/p/bf8749e15566 今天介绍卷积网络中一个很重要的概念，通道（Channel），也有叫特征图（feature map）的。 首先，之前的文章也提到过了，卷积网络中主要有两个操作，一个是卷积(Convolution)，一个是池化(Pooling)。 其中池化层并不会对通...
Integral Channel Features
u010824701的博客
03-06 978
积分通道特征
傅里叶变换的性质---积分特性
听海边涛声
02-07 843
傅里叶变换的性质---积分特性
CFPNet：用于实时语义分割的通道特征金字塔
斯人若彩虹，遇上方知有！
04-27 6865
由于对移动设备和自动驾驶的需求不断增长，实时语义分割在计算机视觉中发挥着越来越重要的作用。 因此，在性能、模型大小和推理速度之间取得良好的折衷是非常重要的。 在这篇论文中提出了一个 Channel-wise Feature Pyramid (CFP) 模块来平衡这些因素。 基于 CFP 模块，构建了用于实时语义分割的 CFPNet，它应用一系列扩张卷积通道来提取有效特征。 Cityscapes 和 CamVid 数据集的实验表明，所提出的 CFPNet 实现了这些因素的有效组合。
什么是特征图的空间特征和通道特征
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CV在读
11-07 2496
在卷积神经网络（CNN）中，“空间特征”和“通道特征”是指在特征图（feature map）中不同层次的表示方式，它们对应了不同的特征提取方式和信息处理方式。
每日一问 --什么是正弦信号？正弦信号有哪些特性？
hshhs1的博客
11-05 8946
正弦信号和余弦信号仅在相位上相差，因此经常统称为正弦信号。正弦信号由积分与正交两大特性。
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