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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

DPM作为一种能力较强的物体检测算法，在发表后一直受到持续关注。顶级会议上一直还有论文阐述如何对DPM检测进行加速。其中比较有代表性的包括：[1] CVPR 2010：Cascade Object Detection with Deformable Part ModelsDPM作者的论文，论文中提到了两种降低检测复杂度的方法。第一种是级联检测法，是否存在待检测物体的衡量标准，是某个根模型与

前面的博文Deformable Parts Model (DPM) 检测加速算法简介中已经提到过，[1]Exact Acceleration of Linear Object Detectors一文借助FFT，将模型与HOG特征在空域中的卷积计算，转化为频域中对应位置元素的乘法运算，实现了DPM检测的加速。另外，这篇论文给出了整个DPM检测算法的C++实现，称为ffld，参考价值非常大