Sub-Category Optimization for Multi-View Multi-Pose Object Detection

摘要 外觀變化大的目標類別檢測是計算機視覺領域的一個基本問題。由於類內部的可變性、視角和照明，目標類別的外觀可能會發生變化。對於外觀變化較大的目標類別，需要使用基於子類別的方法。本文提出了一種基於外觀變化自動將一個目標類別劃分成適當數量的子類別的子類別優化方法。我們沒有使用基於領域知識或驗證數據集的預定義的類內子分類，而是使用基於鑑別圖像特徵的非監督聚類來劃分樣本空間。然後利用子類別判別分析驗證了

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