Vi föreslår en djup neural nätverk fusion arkitektur för snabb och robust fotgängardetektering. Den föreslagna fusionsarkitekturen möjliggör parallell bearbetning av flera nät för hastighet. Ett enda skott djupt konvolutionsnätverk tränas som en objektdetektor för att generera alla möjliga fotgängare kandidater i olika storlekar och ocklusioner. Detta nätverk ger en stor variation av fotgängare kandidater för att täcka de flesta mark-truth fotgängare och samtidigt införa ett stort antal falska positiva. Därefter används flera djupa neurala nätverk parallellt för ytterligare förfining av dessa fotgängare kandidater. Vi introducerar en soft-rejecting-baserad nätverksfusionsmetod för att sammansmälta de mjuka mätvärdena från alla nätverk tillsammans för att generera de slutliga konfidenspoängen. Vår metod fungerar bättre än befintliga state-of-the-arts, särskilt när det gäller att upptäcka små och ockluded fotgängare. Dessutom föreslår vi en metod för att integrera pixelmässigt semantiskt segmenteringsnätverk i nätverkets fusionsarkitektur som en förstärkning av fotgängardetektorn. Tillvägagångssättet överträffar toppmoderna metoder för de flesta protokoll på Caltech Fotgängar datauppsättning, med betydande boosts på flera protokoll. Det är också snabbare än alla andra metoder.
Du och Al. REF föreslog ett Fused Deep Neural Network (F-DNN) för att öka utbudet av förslag och använda ett mjukviktssystem för att kombinera flera nedströmsklassificerare för ytterligare förfining.
Fused DNN: A Deep Neural Network Fusion Approach to Fast and Robust Pedestrian Detection
{'venue': '2017 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2017 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}