一个基于Felzenszwalb的latent svm的目标检测框架

资 源 简 介

一个基于Felzenszwalb的latent svm的目标检测框架

详 情 说 明

基于Felzenszwalb的Latent SVM目标检测框架是一种经典的可变形部件模型（DPM）实现。该框架通过层级化的部件组合方式，能够有效检测具有形变特性的目标物体。

核心思想是将目标物体建模为根滤波器（root filter）和多个可变形部件（part filters）的组合。根滤波器负责捕捉目标的全局外观特征，而部件滤波器则通过隐变量（latent variable）学习局部特征的空间相对位置关系，允许部件在一定范围内灵活移动以适应目标形变。

训练过程采用Latent SVM算法，在传统SVM基础上引入隐变量优化。通过交替执行样本的潜在位置推断和模型参数更新，使模型能够自动学习部件的最佳空间配置。这种训练方式特别适合处理标注信息不完整（如缺少部件位置标注）的弱监督场景。

在实际检测时，系统会生成多尺度的特征金字塔，分别在每个层级上应用根滤波器和部件滤波器进行响应计算，最后通过非极大值抑制合并检测结果。该方法对光照变化、部分遮挡和非刚性变形具有较好的鲁棒性，曾是PASCAL VOC等经典视觉竞赛中的标杆算法。