Rapid Deformable Object Detection using Bounding-based Techniques

Résumé : Dans ce travail, nous utilisons des techniques qui utilisent des bornes, comme 'Branchand- Bound' (BB) et 'Cascaded Detection' (CD) pour détecter efficacement des objets avec des modèles de pièces déformables. Au lieu d'évaluer le score classificateur d'une manière exhaustive sur tous les emplacements d'images et toutes échelles, nous utilisons BB qfine qde se concentrer sur les endroits prometteuses. Le coeur du problème est de calculer des bornes qui peuvent accueillir des déformations de pièces; pour cela nous avons adapté la structure de données 'Dual Tree' à notre problème. Nous évaluons notre approche à l'aide des les modèles de pièces déformables. Nous obtenons exactement les mêmes résultats, mais effectuons la combinaison de la pièce 10-20 fois plus rapide en moyenne. Nous développons aussi une variation de la détection de plusieurs objets du système, où les hypothèses pour 20 catégories sont insérés dans une commune file d'attente prioritaire. Pour le problème de trouver la plus forte catégorie dans une image il peut en résulter une accélération de 100 fois.
Type de document :
Rapport
[Research Report] RR-7940, INRIA. 2012
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https://hal.inria.fr/hal-00696120
Contributeur : Iasonas Kokkinos <>
Soumis le : jeudi 10 mai 2012 - 22:58:45
Dernière modification le : jeudi 29 mars 2018 - 13:36:02
Document(s) archivé(s) le : samedi 11 août 2012 - 02:41:42

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  • HAL Id : hal-00696120, version 1

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Iasonas Kokkinos. Rapid Deformable Object Detection using Bounding-based Techniques. [Research Report] RR-7940, INRIA. 2012. 〈hal-00696120〉

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