Abstrakt. I detta dokument strävar vi efter att förbättra datasetet för identifiering av attribut för fotgängare i verkliga övervakningsscenarier. Erkännandet av mänskliga egenskaper, såsom kön, och klädtyper, har stora utsikter i verkliga tillämpningar. Utvecklingen av lämpliga referensdatauppsättningar för attributigenkänning släpar dock fortfarande efter. Befintliga datauppsättningar för mänskliga attribut samlas in från olika källor eller en integrering av datauppsättningar för återidentifiering av fotgängare. En sådan heterogen samling utgör en stor utmaning när det gäller att utveckla högkvalitativa finkorniga attributigenkänningsalgoritmer. Dessutom påverkas igenkännandet av mänskliga attribut i allmänhet allvarligt av miljömässiga eller kontextuella faktorer, såsom synvinklar, ocklusioner och kroppsdelar, medan befintliga attributdata knappt bryr sig om dem. För att ta itu med dessa problem bygger vi en Richly Annotated Pedestrian (RAP) datauppsättning 1 från verkliga multi-camera övervakningsscenarier med långsiktig insamling, där dataprover kommenteras med inte bara finkorniga mänskliga attribut utan också miljömässiga och kontextuella faktorer. RAP har totalt 41.585 fotgängarprover, av vilka var och en är kommenterad med 72 attribut samt synpunkter, ocklusioner, kroppsdelar information. RAP-datasetet är enligt vår kunskap det största datasetet för fotgängarattribut, vilket i hög grad förväntas främja studien av storskaliga attributigenkänningssystem. Dessutom analyserar vi empiriskt effekterna av olika miljömässiga och kontextuella faktorer på egenskapsigenkänning för fotgängare. Experimentella resultat visar att synpunkter, ocklusioner och kroppsdelar information kan hjälpa attribut igenkännande mycket i verkliga tillämpningar.
Nyligen, Li et al. REF skapar en storskalig datauppsättning med rikt kommenterade fotgängare attribut inkluderar miljömässiga och kontextuella faktorer.
A Richly Annotated Dataset for Pedestrian Attribute Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}