Abstrakt. Att upptäcka fotgängare har utan tvekan tagits upp som ett speciellt ämne utöver den allmänna objektdetekteringen. Även om den senaste tidens djupinlärningsobjektdetektorer såsom Fast/Faster R-CNN [1,2] har visat utmärkt prestanda för allmän objektdetektering, har de begränsad framgång för att upptäcka fotgängare, och tidigare ledande fotgängardetektorer var i allmänhet hybridmetoder som kombinerar handgjorda och djupa konvolutionella egenskaper. I detta dokument undersöker vi frågor som rör Snabbare R-CNN [2] för detektering av fotgängare. Vi upptäcker att Region Proposition Network (RPN) i Faster R-CNN faktiskt presterar bra som en fristående fotgängardetektor, men överraskande, den nedströms klassificerare försämrar resultaten. Vi hävdar att två skäl förklarar den otillfredsställande noggrannheten: i) otillräcklig upplösning av funktionskartor för hantering av små fall, och ii) avsaknad av någon bootstraping strategi för gruvdrift hårda negativa exempel. Drivna av dessa observationer, föreslår vi en mycket enkel men effektiv baslinje för fotgängardetektering, med hjälp av en RPN följt av stärkta skogar på gemensamma, högupplösta konvolutionella funktionskartor. Vi utvärderar denna metod på flera riktmärken (Caltech, INRIA, ETH och KITTI), med konkurrenskraftig noggrannhet och god hastighet. Koden kommer att göras tillgänglig för allmänheten.
Som en viktig komponent i en snabbare R-CNN, RPN kan utföra väl som en fristående detektor för mänsklig detektion REF.
Is Faster R-CNN Doing Well for Pedestrian Detection?
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}