车辆检测”Learning to Detect Vehicles by Clustering Appearance Patterns“
2016-01-15 16:15
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在KITTI上做车辆检测,排名比较靠后的一种方法,有源码,代码可直接训练和检测,用ACF和boost做的。
项目主页:http://cvrr.ucsd.edu/eshed/
主要思想是在训练之前对训练数据进行聚类,就像DPM有多个component,作者分析了用于聚类的一些特征,如视觉特征RGB,LUV,Gradient,CNN等,几何特征3D方向,长宽比,截断等级,遮挡等级等。
训练过程如下图所示:
聚类方法是k-means,下图显示了对几种特征的空间分布使用t-SNE投影到二维的显示。
训练参数与ACF的类似,另外作者做实验说明了多分辨率模型能够提升检测率,即模型大小为32,48,etc。
在KITTI上与其他方法的对比:
项目主页:http://cvrr.ucsd.edu/eshed/
主要思想是在训练之前对训练数据进行聚类,就像DPM有多个component,作者分析了用于聚类的一些特征,如视觉特征RGB,LUV,Gradient,CNN等,几何特征3D方向,长宽比,截断等级,遮挡等级等。
训练过程如下图所示:
聚类方法是k-means,下图显示了对几种特征的空间分布使用t-SNE投影到二维的显示。
训练参数与ACF的类似,另外作者做实验说明了多分辨率模型能够提升检测率,即模型大小为32,48,etc。
在KITTI上与其他方法的对比:
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