Att upptäcka enskilda fotgängare i en folkmassa är fortfarande ett utmanande problem eftersom fotgängare ofta samlas ochockludera varandra i verkliga scenarier. I den här artikeln undersöker vi först hur en toppmodern fotgängardetektor skadas av crowd ocklusion genom experiment, vilket ger insikter i problemet med crowd ocklusion. Sedan föreslår vi en ny begränsande låda regressionsförlust speciellt utformad för crowd scener, som kallas repulsion förlust. Denna förlust drivs av två motiv: attraktionen av målet, och repulsionen av andra omgivande objekt. Avvisande termen förhindrar förslaget från att flyttas till omgivande objekt vilket leder till mer crowd-robust lokalisering. Vår detektor tränas genom repulsion förlust överträffar toppmoderna metoder med en betydande förbättring i ocklusion fall.
Wang m.fl. REF föreslog en ny gränsande låda regressionsförlust som kallas Repulsion Loss, som delvis imporved detektion prestanda i crowd ocklusion scener.
Repulsion Loss: Detecting Pedestrians in a Crowd
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}