目标检测--LatentSVM和（Deformable Part Model，DPM）

本文主要是介绍目标检测--LatentSVM和（Deformable Part Model，DPM），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、综述

Deformable Part Model和LatentSVM结合用于目标检测由大牛P.Felzenszwalb提出，代表作是以下3篇paper：

[1] P. Felzenszwalb, D. McAllester, D.Ramaman. A Discriminatively Trained, Multiscale, Deformable Part Model. Proceedingsof the IEEE CVPR 2008.pdf 中文译文

[2] P. Felzenszwalb, R. Girshick, D.McAllester, D. Ramanan. Object Detection with Discriminatively Trained PartBased Models. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,Vol. 32, No. 9, September 2010.pdf 中文译文

[3] P. Felzenszwalb, R. Girshick, D.McAllester. Cascade Object Detection with Deformable Part Models. Proceedingsof the IEEE CVPR 2010. pdf

其中[2]阐述了如何利用DPM来做检测（特征处理+分类阶段），[3]阐述了如何利用cascade思想来加速检测。综合来说，作者的思想是Hog Features+Deformable Part Model+Latent SVM的结合：

这篇关于目标检测--LatentSVM和（Deformable Part Model，DPM）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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