计算机视觉 - 是否有必要使用具有特定视点的多分类器进行对象检测？

Question

假设我想训练一个HOG描述符+线性SVM用于汽车检测。我是否有必要制作三个分类器，即汽车的后视图，前视图和侧视图，或者我可以为汽车的所有观点训练一个分类器？

Answer 1

没有必要，但建议。您可以创建一个处理多个案例的分类器，但整体效果不佳。这里的问题不是不同视图之间的描述符响应的可变性，而是后/前向和侧向检测器之间的纵横比的差异。用于提取HOG的滑动窗口将捕获过多的负面（侧视图大小超过后/前）或者没有足够的正数据（后视/前视大小超过侧视图）。

底线：这取决于您的准确性/处理率要求。根据我的经验，前/后通常足够相似，但如果需要高精度，则每个都需要一个单独的探测器。您肯定需要一个单独的侧面探测器，甚至可能需要专用的“四分之一视图”探测器 - 右前，左前，右后，左后。

P.S。我省略了你还需要处理多个尺度的事实。