Den allvarliga prestandaminskningen med minskande upplösning är den största flaskhalsen för nuvarande detekteringsteknik för fotgängare [14, 23]. I detta dokument tar vi fotgängare upptäckt i olika resolutioner som olika men relaterade problem, och föreslår en Multi-Task modell för att gemensamt överväga deras allmängiltighet och skillnader. Modellen innehåller upplösningsmedvetna transformationer för att kartlägga fotgängare i olika upplösningar till ett gemensamt utrymme, där en delad detektor konstrueras för att skilja fotgängare från bakgrund. För modellinlärning presenterar vi en koordinat nedstigningsprocedur för att lära sig upplösningen medvetna transformationer och deformerbara delmodell (DPM) baserad detektor iterativt. I trafikscener finns det många falska positiva som finns runt fordon, därför bygger vi ytterligare en kontextmodell för att undertrycka dem enligt förhållandet fotgängare-fordon. Sammanhangsmodellen kan läras automatiskt även när fordonsanteckningarna inte är tillgängliga. Vår metod minskar den genomsnittliga felfrekvensen till 60 % för fotgängare som är längre än 30 pixlar på Caltech Fotgängarbenchmark, vilket märkbart överträffar tidigare toppmoderna (71 %).
Yan och al. REF föreslog en kartläggning av fotgängare i olika resolutioner till ett gemensamt subutrymme för att minska skillnaderna mellan lokala funktioner.
Robust Multi-resolution Pedestrian Detection in Traffic Scenes
{'venue': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}