Deformable Parts Model (DPM) 是一种很成功的物体检测方法。可以说这种方法是从HOG继承而来的。传统的HOG特征只采用一个模板表示某种物体,而DPM把物体的模板划分成根模型和部分模型,其中的根模型等效于传统的HOG特征,部分模型则是物体某些部分的模板。在检测的时候,根模型用来对物体可能存在的位置进行定位,部分模型用来进行进一步的确认。付出了更多的运算量使得DPM的检测效果要优于传统的HOG。
本人在工作中做过DPM算法的优化和改进,曾经为了组内的交流写过DPM算法简介的文档,如下所示。
下文中提到的的PAMI论文是 Felzenszwalb, P., Girshick, R., McAllester, D., Ramanan, D.: Object Detection with Discriminatively Trained Part-Based Models. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 32, no. 9 (2010)
论文下载链接 http://download.youkuaiyun.com/detail/zxpddfg/8313853

Deformable Parts Model (DPM) 是物体检测领域的先进方法,它从HOG特征发展而来,通过将物体模板分为根模型和部分模型提高检测精度。根模型类似HOG,用于初步定位,部分模型则辅助确认物体细节。DPM因其更复杂的计算提高了检测效果。
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