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multilayer channel features
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学习多层通道特征用于行人检测
该研究提出了一种基于多层通道特征的统一框架,通过将 HOG+LUV 和 CNN 的各层整合在一起,学习了一个多级级联 AdaBoost,使得在 Caltech 行人数据集上的漏检率为 10.40%,使用新的准确注释后,漏检率为 7.98%,
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8 years ago
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