algorithm - HOG 直方图 Bins 的三线性插值说明

Question

像我之前的其他人一样HOG Trilinear Interpolation of Histogram Bins我正在尝试理解和实现 HoG 的三线性插值。 Dalal 的论文在这里:

http://lear.inrialpes.fr/people/dalal/NavneetDalalThesis.pdf

我很难理解的问题是，据我所知，任务是将值(value)重新分配到 bin 中，而不是已知 bin 值的插值。我清楚方向维度的一维情况；

例如，如果我有一个已知的 75 像素梯度方向值和 z1=60 和 z2=80 (bin步长 b=20)，则像素值(在本例中为梯度幅度，例如 w=16)将以 1:3 的比例分布 进入相邻的 bin(4 进入 60 bin，12 进入 80 bin)对吗？

当谈到需要幅度空间插值的三维情况时，我很难过。我不明白如何将幅度重新分配到适当的箱子。对于公认速度较慢的人的任何明确解释，将不胜感激。

Answer 1

Histogram of Oriented Gradients 正如 Navneet Dalal 所讨论的那样，讨论了将单元格的梯度大小插值到方向 bin 中(对于 0 到 180 度，我们有 9 个 bin 步长或带宽为 20 度的 bin)

一种天真的方法是只对窗口/图像中的每个单元格执行此操作，但这会导致混叠效果。为了减少混叠，讨论了应该将图像划分为 n x n 单元格的 block (最好是重叠的)。
例如。对于 64 x 128 像素的图像，您可以定义以下内容:
1. 单元格大小 = 8x8 像素
2. block 大小 = 2x2 单元格

这给出:
8x16 单元格，或
4x8 非重叠 block 或
步幅为 8 的 7x15 block ，即 7x15 50% 重叠 block

因此，与其单独对每个单元格执行线性直方图插值，不如对 block 中的单元格执行三线性插值，即三线性插值:
- 双线性进入( block 的)空间单元
- 线性进入方向箱

HoG 三线性插值的可视化: http://www.ultraimg.com/d7km