一种分类增强的目标检测器
计算机视觉与模式识别
2016-04-08 v1
摘要
当前，最先进的图像分类算法在平均精度上大幅优于现有最佳目标检测器。因此，我们提出一种简单而有原则的方法，通过在初步目标检测器指定的支持区域上利用图像分类来提升目标检测。使用基于简单词袋模型的图像分类算法，在标准 PASCAL VOC 2007 检测数据集上，我们将可变形模型检测器（deformable model objector）的平均精度在20个类别上从 35.9% 提升至 39.5%。
引用
@article{arxiv.1604.01841,
title = {A Classification Leveraged Object Detector},
author = {Miao Sun and Tony X. Han and Zhihai He},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.01841},
year = {2016}
}
备注
Work in 2013, which contained some detailed algorithms for PASCAL VOC 2012 detection competition