Djupa neurala nätverk (DNN) har nu visat toppmoderna detektionsprestanda på fotgängardataset. Men på grund av deras höga computational komplexitet, detektion effektivitet är fortfarande ett frustrerande problem även med hjälp av Graphics Processing Units (GPU). För att förbättra detektionseffektiviteten föreslås i detta dokument att man delar funktioner för en grupp DNN som motsvarar fotgängarmodeller av olika storlekar. Genom att dela funktioner kan beräkningsbördan för att extrahera funktioner från en bildpyramid minskas avsevärt. Samtidigt kan vi upptäcka fotgängare av flera olika skalor på ett enda lager av en bildpyramid. Dessutom uppnås en förbättring av detektionseffektiviteten med försumbar förlust av detektionsnoggrannhet. Experimentella resultat visar att den föreslagna algoritmen är robust och effektiv.
Jiang m.fl. REF föreslog fotgängardetektering baserad på delningsfunktioner för en grupp av CNN som motsvarar fotgängarmodeller av olika storlekar.
Speed up deep neural network based pedestrian detection by sharing features across multi-scale models
{'venue': 'Neurocomputing', 'journal': 'Neurocomputing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}