Abstrakt. En kritisk fråga när det gäller fotgängardetektering är att upptäcka småskaliga föremål som kommer att medföra svag kontrast och rörelse oskärpa i bilder och videor, som enligt vår mening delvis bör ta till djupt rotade notationsfördomar. Motiverade av detta, föreslår vi en ny metod integrerad med somatisk topologisk linje lokalisering (TLL) och temporal funktion aggregering för att upptäcka flerskaliga fotgängare, som fungerar särskilt bra med småskaliga fotgängare som är relativt långt från kameran. Dessutom införs ett system för efterbehandling baserat på Markov Random Field (MRF) för att undanröja tvetydigheter i fall av ocklusion. Genom att tillämpa dessa metoder på ett heltäckande sätt uppnår vi bästa detektionsprestanda på Caltech-riktmärke och förbättrar prestandan hos småskaliga objekt avsevärt (missfrekvensen minskar från 74,53 % till 60,79 %). Utöver detta uppnår vi också konkurrenskraftiga resultat på CityPersons dataset och visar förekomsten av notationsfördomar i KITTI-datasetet.
För att upptäcka små fotgängare föreslår TLL+TFA REF en metod som integrerar somatisk topologisk linjelokalisering (TLL) och tidsbetonad aggregering.
Small-scale Pedestrian Detection Based on Somatic Topology Localization and Temporal Feature Aggregation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}