DPM(Deformable Parts Models)-----目标检测算法理解
来源:互联网 发布:centos git 备份 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 15:05
DPM(Deformable Parts Models)翻译成中文是可变型部件模型,是一种用于目标探测的方法。
首先说一下什么是目标探测。
目标探测概念:我的理解,目标探测就是输入一幅图像,输出该图像中包含的物件以及该物件的位置,或者输入一幅图像,探测该图像中是否有目标物件。所以,总得来说目标探测需要完成两大目标,一是寻找物件的位置,二是识别该物件。目标探测的任务是实现单个目标或多个目标的识别。
目标探测应用:目标探测常用于无人驾驶。
然后说一下解决该任务的传统方法DPM。
DPM方法在2012年之前在目标探测领域都是应用非常广泛的一种方法,但是在12年之后,这种方法逐渐走下没落。
DPM算法思想:输入一幅图像,对图像提取图像特征,针对某个物件制作出相应的激励模板,在原始的图像华东计算,得到该激励效果图,根据激励的分布,确定目标位置。
制作激励模板就相当于人为地设计一个卷积核,一个比较复杂的卷积核,拿这个卷积核与原图像进行卷积运算得到一幅特征图。比如拿一个静止站立的人的HOG特征形成的卷积核,与原图像的梯度图像进行一个卷积运算,那么目标区域就会被加密。如下图所示:
那么说到这里就会出现一个问题,人在图像中可能有各种的姿态,比如躺着,趴着,坐着等等,我们只用一个静止站立状态的人的激励模板去做探测就会失败。也就是说图像中的物件可能会发生形变,那么我们用固定的激励模板去探测目标物件的时候就不再适用,那么该如何解决这一问题呢,这就引出了局部模板,也就是说,我们不做一个整体的人的激励模板,转而去做人的部分组件的模板,比如头、胳膊、腿等,其实这就是DPM算法。
DPM算法的步骤:
1、产生多个模板,整体模板以及不同的局部模板;
2、拿这些不同的模板同输入图像“卷积”产生特征图;
3、将这些特征图组合形成融合特征;
4、对融合特征进行传统分类,回归得到目标位置。
DPM算法优点:
1、方法直观简单;
2、运算速度块;
2、适应动物变形;
DPM算法缺点:
1、性能一般
2、激励特征人为设计,工作量大;
这种方法不具有普适性,因为用来检测人的激励模板不能拿去检测小猫或者小狗,所以在每做一种物件的探测的时候,都需要人工来设计激励模板,为了获得比较好的探测效果,需要花大量时间去做一些设计,工作量很大。
3、无法适应大幅度的旋转,稳定性很差;
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