Multispektral fotgängardetektering har fått ökad uppmärksamhet från forskarsamhället på grund av dess avgörande kompetens för många tillämpningar dygnet runt (t.ex. videoövervakning och autonom körning), särskilt under otillräckliga belysningsförhållanden. Vi skapar en mänsklig baslinje över KAIST-datasetet och avslöjar att det fortfarande finns ett stort gap mellan aktuella toppdetektorer och mänsklig prestanda. För att minska denna klyfta föreslår vi en fusionsarkitektur för nätet, som består av ett multispektralt förslagsnätverk för att generera förslag om fotgängare, och ett senare multispektralt klassificeringsnätverk för att skilja fotgängarfall från svåra negativa. Det enhetliga nätverket lärs genom att gemensamt optimera detektion av fotgängare och semantiska segmenteringsuppgifter. De slutliga upptäckterna erhålls genom att integrera resultaten från olika modaliteter samt de två stegen. Metoden överträffar betydligt de senaste metoderna för KAIST-data, samtidigt som den är snabb. Dessutom bidrar vi med en saniterad version av utbildningsanmärkningar för KAIST-datauppsättningen, och undersöker effekterna av olika typer av noteringsfel. Framtida forskning av detta problem kommer att dra nytta av den renade versionen som eliminerar störningar av annotering fel.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF utplacerade ytterligare ett flerspektralt klassificeringsnätverk för att skilja fotgängarfall från svåra negativa.
Multispectral Pedestrian Detection via Simultaneous Detection and Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}