Transfert d'apprentissage par un filtre séquentiel de Monte Carlo : application à la spécialisation d'un détecteur de piétons
Résumé
Nous proposons une méthode de transfert d'apprentissage de type transductif basée sur un filtre séquentiel de Monte Carlo pour la spécialisation d'un classifieur générique vers un domaine cible donné. Nous présentons une application de cette méthode pour spécialiser un détecteur de piétons générique à une scène de trafic routier. Les performances enregistrées du détecteur spécialisé sur des données réelles avec un seul faux positif par image, dépassent celles du détecteur générique de plus de 40%.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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