Szybki sposób na odróżnienie podobnych obiektów od poszczególnych obiektów na jednym obiekcie

Question

Zrobiłem klasyfikator (oparty na funkcjach HoG), który rozpoznaje duże pojazdy (autobusy i ciężarówki). Ale chcę też odróżnić autobusy i ciężarówki. Powoduje to problemy, ponieważ oba pojazdy są duże i długie. Oto przykład z moich danych szkoleniowej:

Jak widać, to jedna ciężarówka oraz jeden autobus, oglądane z tej samej perspektywy, ale klasyfikator ich nie zobaczyć jako różne.

Biorąc pod uwagę, że już zbudowałem mój klasyfikator, czy istnieje łatwy sposób (bez przebudowy istniejącego klasyfikatora), który mógłbym dodać jako drugi etap, aby odróżnić ciężarówkę od autobusu?

Zastanawiałem się nad tym, jak funkcja SIFT pasuje jakoś ... do uchwycenia wystającej z przodu ciężarówki. Ale nie używałem go wcześniej i nie byłem pewien, czy miałoby to zastosowanie tutaj.

Answer 1

Rozumiem, że twoje obecne detektory próbują odróżnić autobusy i ciężarówki od innych obiektów. Zakładając, że dobrze różni się on od innych obiektów i ma problemy różniące się między autobusami i ciężarówkami, możesz dodać do niego specjalistyczny klasyfikator.

Celem drugiego klasyfikatora powinna być różnica między autobusami i ciężarówką, biorąc pod uwagę pierwszy klasyfikator. Dlatego powinieneś ćwiczyć na przedmiotach, które pierwsza klasyfikacja uważa za ciężarówkę lub autobus (zignoruj ​​autobusy i ciężarówki niezidentyfikowane przez pierwszego klasyfikatora). Biorąc pod uwagę, że próbki używają prawdziwej klasyfikacji jako pojęcia (nie przewidywania pierwszego klasyfikatora). W ten sposób zmuszasz drugi klasyfikator do skupienia się na granicach między autobusami i ciężarówkami. W tym zakresie cechy takie jak rozmiar stają się nieistotne, ponieważ oba autobusy i ciężarówki są duże i dlatego klasyfikator będzie zmuszony do znalezienia innych istotnych funkcji.

Po tym czasie skomponujesz klasyfikator i jeśli pierwszy klasyfikator wyświetli autobus lub ciężarówkę, powinieneś zwrócić wynik drugiego klasyfikatora.

Technika ta jest w rzeczywistości szczególnym przypadkiem boosting, blisko duchem algorytmu Schapire od The Strength of Weak Learnability