Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

C3.10 | DPM | Deformable Parts Model | Object Detection | Machine Learning | Computer Vision | EvODN

Автор: Cogneethi

Загружено: 2019-08-11

Просмотров: 8670

Описание:

You will learn about some of the drawbacks of Dalal & Triggs detector for non-rigid bodies and how Deformable Parts Model (DPM) overcomes those.
Conceptually, you have separate filters for different parts of the object and combine the scores at the end. This way, if some part of an non-regid object is aligned in a different way, there are chances that it will still get detected.

------------------------
This is a part of the course 'Evolution of Object Detection Networks'.
See full playlist here:    • Evolution Of Object Detection Networks  
------------------------
References:
Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Model
P.F. Felzenszwalb, R.B. Girshick, D. McAllester and D. Ramanan
This work was awarded the PASCAL VOC "Lifetime Achievement" Prize in 2010.

Images Credit -
http://cs.brown.edu/people/pfelzens/p...
http://wp.doc.ic.ac.uk/lnardi/wp-cont...
https://commons.wikimedia.org/wiki/Fi...
https://commons.wikimedia.org/wiki/Fi...
http://www.publicdomainfiles.com/show...

Copyright Disclaimer: Under section 107 of the Copyright Act 1976, allowance is made for “fair use” for purposes such as criticism, comment, news reporting, teaching, scholarship, education and research.

C3.10 | DPM | Deformable Parts Model | Object Detection | Machine Learning | Computer Vision | EvODN

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

C3.12 | DPM Results |  | Object Detection | Computer Vision | Machine learning | EvODN

C3.12 | DPM Results | | Object Detection | Computer Vision | Machine learning | EvODN

C34 | HOG Feature Vector Calculation | Computer Vision | Object Detection | EvODN

C34 | HOG Feature Vector Calculation | Computer Vision | Object Detection | EvODN

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

C35 | SVM Intuition | Support Vector Machine | Computer Vision | Machine Learning | EvODN

C35 | SVM Intuition | Support Vector Machine | Computer Vision | Machine Learning | EvODN

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

Image filtering: features: histogram of gradients (HOG)

Image filtering: features: histogram of gradients (HOG)

Как обучать модели обнаружения объектов YOLO в Google Colab (YOLO11, YOLOv8, YOLOv5)

Как обучать модели обнаружения объектов YOLO в Google Colab (YOLO11, YOLOv8, YOLOv5)

C 7.2 | Spatial Pyramid Matching | SPM | CNN | Object Detection | Machine learning | EvODN

C 7.2 | Spatial Pyramid Matching | SPM | CNN | Object Detection | Machine learning | EvODN

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

Гистограмма ориентированных градиентов (HOG) | Автор: д-р Рай @Stemplicity

Гистограмма ориентированных градиентов (HOG) | Автор: д-р Рай @Stemplicity

DETR - End to end object detection with transformers (ECCV2020)

DETR - End to end object detection with transformers (ECCV2020)

Иллюстрированное руководство по LSTM и GRU: пошаговое объяснение

Иллюстрированное руководство по LSTM и GRU: пошаговое объяснение

ESP32: распознавание речи нейросетью (TensorFlow Lite)

ESP32: распознавание речи нейросетью (TensorFlow Lite)

Как Сделать Идеальный Сервопривод из любого BLDC мотора | Векторное управление | Робособака №1

Как Сделать Идеальный Сервопривод из любого BLDC мотора | Векторное управление | Робособака №1

Lecture 18- Deformable Part Models (DPM) -2014

Lecture 18- Deformable Part Models (DPM) -2014

Предел развития НЕЙРОСЕТЕЙ

Предел развития НЕЙРОСЕТЕЙ

How computers learn to recognize objects instantly | Joseph Redmon

How computers learn to recognize objects instantly | Joseph Redmon

NotebookLM: большой разбор инструмента (12 сценариев применения)

NotebookLM: большой разбор инструмента (12 сценариев применения)

Как производятся микрочипы? 🖥️🛠️ Этапы производства процессоров

Как производятся микрочипы? 🖥️🛠️ Этапы производства процессоров

Active Contours | Boundary Detection

Active Contours | Boundary Detection

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]