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多尺度组合分组的贝叶斯强化学习( Bayesian Reinforcement Learning for Multiscale Combinatorial Grouping )
YF Liu WZ Cai XL Liu
目前，大多数性能最好的目标检测器都采用建议方法来指导目标的搜索，以避免穷举滑动窗口搜索。多尺度组合分组(MCG)[1,2]作为一种经典的建议方法，在PASCAL VOC数据集上具有良好的性能，尤其是在低建议数的情况下。但是当涉及到自动驾驶对象场景时，结果却很差。在本文中，我们将贝叶斯模型应用到MCG[1,2]生成的建议中，利用几个几何特征对候选包围盒进行重新排序。我们在具有挑战性的KITTI数据集上对我们的方法进行了评估，结果表明贝叶斯模型可以极大地提高MCG[1,2]的性能，从而更好地进行目标检测。
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