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%.

Type de document :
Communication dans un congrès
Journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, Jun 2015, Amiens, France
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [8 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01161914
Contributeur : Ccsd Sciencesconf.Org <>
Soumis le : mardi 9 juin 2015 - 14:00:14
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:24:24
Document(s) archivé(s) le : mardi 15 septembre 2015 - 13:40:30

Fichier

Houda_orasis56143.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01161914, version 1

Citation

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〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

221

Téléchargements de fichiers

292