求教Discriminatively Trained Deformable Part Models目标检测

多目标？ SIFT？ 【 在 wmm08211201 (Lovely chicken) 的大作中提到: 】 : 求做过这个方法目标检测的大牛简单的介绍一下这个方法！ 看过论文了，不怎么理解，感觉好模糊

【 在 AMY1990 的大作中提到: 】 : 多目标？ SIFT？ : 是可以检测多目标，但好像没用到SIFT方法，用的是HOG特征。 我在网上搜到一个论文，是这样解释的：1）首先利用用训练图像的HOG特征金字塔表示得到包含感兴趣目标根模型、部件模型和对应可变形部件特征表示。2）然后利用HOG特征混合特征训练部件检测分类器LSVM( Latent Support Vector Machine)。3）最后通过动态规划和距离转换算法在测试图上扫描出与可变形部件模型相匹配的区域，实现感兴趣目标的检测定位。 但是对HOG特征金字塔、训练分类器等问题弄不明白。

至于为什么用金子塔而不是简单的HOG，建议你去了解一下单个物体检测的时候的最后一步滑动窗口的投票融合。换句话说训练的时候的样本为20*20，为啥最后可以检测100*100，200*200,300*300~这个思想跟他的金字塔是一样的~

【 在 slayer0421 的大作中提到: 】 : 至于为什么用金子塔而不是简单的HOG，建议你去了解一下单个物体检测的时候的最后一步滑动窗口的投票融合。换句话说训练的时候的样本为20*20，为啥最后可以检测100*100，200*200,300*300~这个思想跟他的金字塔是一样的~ 谢谢！我先了解了解单个检测滑中动窗口的投票融合的方法吧。问一下，你是模式识别实验室的吗？