Att samla extra funktioner har ansetts vara ett effektivt tillvägagångssätt för att öka traditionella metoder för att upptäcka fotgängare. Det saknas dock fortfarande studier om huruvida och hur CNN-baserade fotgängardetektorer kan dra nytta av dessa extra funktioner. Det första bidraget från detta dokument är att undersöka denna fråga genom att samla extra funktioner i CNN-baserade detekteringsramar för fotgängare. Genom omfattande experiment utvärderar vi effekterna av olika typer av extra funktioner kvantitativt. Dessutom föreslår vi en ny nätverksarkitektur, nämligen HyperLearner, för att gemensamt lära sig fotgängardetektering samt den givna extra funktionen. Genom multi-task utbildning, HyperLearner kan utnyttja informationen från givna funktioner och förbättra detektion prestanda utan extra ingångar i slutledning. De experimentella resultaten på flera fotgängarriktmärken bekräftar effektiviteten hos den föreslagna HyperLearninger.
I REF föreslås ett nätverk med flera arbetsuppgifter som är utbildat för att ytterligare förbättra detektionsprestandan.
What Can Help Pedestrian Detection?
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}