Djupt lärande metoder har uppnått stora framgångar i fotgängardetektion, på grund av dess förmåga att lära sig diskriminerande egenskaper från råa pixlar. De behandlar dock detektion av fotgängare som en enda binär klassificeringsuppgift, som kan förväxla positivt med hårt negativa prover ( bild 1 a ). För att ta itu med denna tvetydighet optimerar detta arbete tillsammans fotgängardetektering med semantiska uppgifter, inklusive fotgängaregenskaper (t.ex. 'bärande ryggsäck') och scenattribut (t.ex. 'fordon', 'träd' och 'horisontellt'). I stället för att kostsamt kommentera scenattribut överför vi attributinformation från befintliga scensegmenteringsdataset till fotgängardatasetet, genom att föreslå en ny djup modell för att lära sig funktioner på hög nivå från flera uppgifter och flera datakällor. Eftersom distinkta uppgifter har olika konvergensfrekvenser och data från olika datauppsättningar har olika distributioner, är en djup modell med flera uppgifter noggrant utformad för att samordna uppgifter och minska skillnaderna mellan datauppsättningarna. Omfattande utvärderingar visar att det föreslagna tillvägagångssättet överträffar state-of-the-art på utmanande Caltech [9] och ETH [10] datauppsättningar där det minskar felfrekvensen för tidigare djupa modeller med 17 respektive 5,5 procent.
För att eliminera antalet svåra negativa förslag i bakgrunden, Tian et al. REF föreslog att man gemensamt skulle optimera fotgängardetekteringen med semantiska uppgifter.
Pedestrian detection aided by deep learning semantic tasks
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}