Transfert d'apprentissage par un filtre séquentiel de Monte Carlo : application à la spécialisation d'un détecteur de piétons - Archive ouverte HAL Access content directly
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Transfert d'apprentissage par un filtre séquentiel de Monte Carlo : application à la spécialisation d'un détecteur de piétons

Thierry Chateau
Sami Gazzah
  • Function : Author
  • PersonId : 966985
Yann Goyat
  • Function : Author
  • PersonId : 966986
Najoua Essoukri Ben Amara
  • Function : Author
  • PersonId : 966987

Abstract

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%.
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Dates and versions

hal-01161914 , version 1 (09-06-2015)

Identifiers

  • HAL Id : hal-01161914 , version 1

Cite

Houda Maamatou, Thierry Chateau, Sami Gazzah, Yann Goyat, Najoua Essoukri Ben Amara. Transfert d'apprentissage par un filtre séquentiel de Monte Carlo : application à la spécialisation d'un détecteur de piétons. Journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, Jun 2015, Amiens, France. ⟨hal-01161914⟩
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