Fotgängardetektion som bygger på djupa konvolutionsnervnätverk har gjort betydande framsteg. Även om lovande resultat har uppnåtts när det gäller vanliga fotgängare, är prestandan på kraftigt tillfångatagna fotgängare långt ifrån tillfredsställande. De främsta bovarna är ocklusioner inom klassen med andra fotgängare och ocklusioner mellan klasser orsakade av andra föremål, t.ex. bilar och cyklar. Dessa resulterar i en mängd ocklusionsmönster. Vi föreslår ett tillvägagångssätt för otillåten detektering av fotgängare med följande bidrag. För det första introducerar vi ett nytt maskstyrda uppmärksamhetsnätverk som naturligt passar in i populära rörledningar för fotgängardetektering. Vårt uppmärksamhetsnätverk betonar synliga fotgängare regioner samtidigt undertrycka de ockluderade genom att modulera full kropp funktioner. För det andra, vi empiriskt visar att grov nivå segmentering annoteringar ger rimlig approximation till deras täta pixel-wise motsvarigheter. Experiment utförs på CityPersons och Caltech dataset. Vår strategi sätter en ny state-of-the-art på båda dataset. Vårt tillvägagångssätt ger en absolut vinst på 9,5% i log-genomsnitt missar hastighet, jämfört med de bästa rapporterade resultaten [31] på den kraftigt tillfångatagna HO fotgängare uppsättningen av CityPersons test uppsättning. Vidare, på HO fotgängare uppsättning Caltech dataset, vår metod uppnår en absolut vinst på 5,0% i log-genomsnitt missar hastighet, jämfört med de bästa rapporterade resultaten [13]. Kod och modeller finns på https://github.com/Leotju/MGAN.
Nyligen föreslog MGAN REF ett maskstyrt uppmärksamhetsnätverk, med VBB-anmärkning, för att betona de synliga regionerna samtidigt som man undertrycker de tillfångatagna regionerna, vilket leder till toppmoderna resultat på standardriktmärken.
Mask-Guided Attention Network for Occluded Pedestrian Detection
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}