Prestandan hos en generisk fotgängardetektor kan sjunka avsevärt när den appliceras på en specifik scen på grund av bristande överensstämmelse mellan källdatauppsättningen som används för att träna detektorn och proverna på målplatsen. I det här dokumentet undersöker vi hur man automatiskt utbildar en scenspecifik fotgängardetektor som börjar med en generisk detektor i videoövervakning utan att ytterligare manuellt märka några prover under ett nytt ramverk för överföringsinlärning. Den tar itu med problemet ur tre aspekter. (1) Med en grafisk representation och genom att undersöka graderna från målprover till källprover, vägs källproven på ett korrekt sätt. Ingraderingarna detekterar gränsen mellan fördelningen av källdatasetet och måldatasetet. Den omviktade källdatauppsättningen stämmer bättre överens med målplatsen. (2) Det tar kontextinformation från rörelser, scenstrukturer och scengeometri som konfidensintervall av prover från målscenen för att vägleda överföringslärande. (3) Konfidenspoängen förökar sig mellan proverna på en graf i enlighet med provernas underliggande visuella strukturer. Alla dessa överväganden formuleras under en enda objektiv funktion som kallas ConfidenceEncoded SVM. I teststadiet används endast den utseendebaserade detektorn utan sammanhangsgivare. Den föreslagna ramens effektivitet visas genom experiment på två videoövervakningsdata. Jämfört med en generisk fotgängardetektor förbättrar det detektionshastigheten signifikant med 48 % respektive 36 % med en falsk positiv per bild på de två datauppsättningarna.
Wang m.fl. I Ref föreslogs ett ramverk för överföringsutbildning för att anpassa en generisk fotgängardetektor till en specifik scen.
Transferring a generic pedestrian detector towards specific scenes
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}