抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文では,明示的な計算時間を考慮したソフトカスケード検出器を学習するための新しいフレームワークを提案した。古典的に,ソフトカスケード検出器のための訓練技術は,検出器応答時間に関するいかなる関係もなく,望ましい検出性能を達成するために,弱い分類器とそれらのそれぞれの閾値のセットを選択する。それにもかかわらず,計算時間性能は多くの時間制約応用において最も重要であるので,本研究では,事前に固定された望ましい検出性能を与えられる,平均カスケード応答時間を最小化することを目的とした最適化手法を考案した。結果として生じる問題はNP-Hardであり,したがって,長い長さのソフトカスケード検出器を構築するとき,最適閾値ベクトルを非常に時間がかかることができる。長距離検出器を扱う効率的な局所探索手順を示した。2つの挑戦的な公開データセットに関する著者らの評価は,類似の検出性能を維持しながら,より速いカスケード検出器を学習できることを確認した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】