I detta dokument föreslås en självlärande strategi för att lösa scenspecifika problem med att upptäcka fotgängare utan att någon mänsklig kommentar är inblandad. Självlärande metoden används som progressiva steg av objekt upptäckt, objekt verkställighet, och märkning förökning. I inlärningsprocessen behandlas objektplatser i varje ram som latenta variabler som löses med en progressiv latent modell (PLM). Jämfört med konventionella latenta modeller, den föreslagna PLM innehåller en rumslig legalisering term för att minska tvetydigheter i objektförslag och för att genomdriva objekt lokalisering, och även en graf-baserad etikettutbredning för att upptäcka svårare fall i angränsande ramar. Med skillnaden mellan konvexa (DC) objektiva funktioner kan PLM optimeras effektivt med en konkavakonvex programmering och därmed garantera stabiliteten i självlärande. Omfattande experiment visar att även utan annotering överträffar den föreslagna självlärande metoden svagt övervakade inlärningsmetoder, samtidigt som man uppnår jämförbara resultat med överföringslärande och fullt övervakade metoder.
Ett särskilt tillvägagångssätt för detektion av fotgängare enligt förslaget i REF, där en iterativ process för upptäckt av föremål, tillämpning av föremål och märkningsutbredning utförs för utbildning av en progressiv latent modell för detektion av fotgängare.
Self-Learning Scene-Specific Pedestrian Detectors Using a Progressive Latent Model
{'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']}