见其差异：通过微分HOG的直接预图像重建与姿态估计
计算机视觉与模式识别
2015-10-05 v4
摘要
方向梯度直方图（HOG）描述子在过去的十年中推动了计算机视觉的许多进展，并且仍是许多最先进方法的一部分。我们认识到相关的特征计算是分段可微的，因此许多基于HOG的流水线可以变得可微。这带来了深入的洞察力以及端到端优化的机会。我们展示了基于自动微分工具箱 Chumpy 的 HOG 实现，并展示了其在预图像可视化和姿态估计中的应用，后者扩展了现有的可微渲染器 OpenDR 流水线。这两种应用均优于各自最先进的基于HOG的方法。
引用
@article{arxiv.1505.00663,
title = {See the Difference: Direct Pre-Image Reconstruction and Pose Estimation by Differentiating HOG},
author = {Wei-Chen Chiu and Mario Fritz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1505.00663},
year = {2015}
}