一.文献名字和作者
Switchable Deep Network for Pedestrian Detection， CVPR2014
二.阅读时间
2014年10月3日
三.文献的贡献点
1.提出了一个统一的深度模型，将整个人体和人体的不同部分的将特征学习、显著性映射和混合特征表示通过层级结合起来；
2.在传统的CNN上面引入了一个可切换的RBM层；
3.提出了一种类似于EM算法的预训练算法，用于可切换层；
这个方法虽然也是将不同部分的特征进行结合，但是，结合的方式有点不同，每一部分都是通过一个选择层进行了选择之后，才进行的结合，同时，也使用了卷积层作为低层和中层的特征提取，后面才使用了SDN进行融合，相比起原来的方法，使用到了自动学习的特征，也是一个比较好的创新点。
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