Detektion av fotgängare är ett kritiskt problem i datorseendet, vilket har en betydande inverkan på säkerheten vid autonoma stadskörningar. I detta arbete undersöker vi hur semantisk segmentering kan användas för att öka fotgängardetektionens noggrannhet samtidigt som den har liten eller ingen påverkan på näteffektiviteten. Vi föreslår ett segmenteringsinfusionsnätverk för att möjliggöra gemensam övervakning av semantisk segmentering och fotgängardetektering. När den placeras på rätt sätt, hjälper den extra övervakningen till att styra funktioner i delade lager för att bli mer sofistikerade och hjälpsamma för nedströms fotgängardetektorn. Med hjälp av detta tillvägagångssätt finner vi svagt kommenterade rutor vara tillräckliga för betydande resultatvinster. Vi tillhandahåller en fördjupad analys för att visa hur delade lager formas av segmenteringsövervakningen. Genom att göra det visar vi att de resulterande funktionskartorna blir mer semantiskt meningsfulla och robusta att forma och ocklusion. Sammantaget vår samtidig detektering och segmentering ramar uppnå en betydande vinst över state-of-the-art på Caltech fotgängare dataset, konkurrenskraftig prestanda på KITI, och utför 2× snabbare än konkurrenskraftiga metoder.
Brasilien m.fl. REF utvecklade ett effektivt infusionsnätverk för segmentering för att förbättra detektionen av fotgängare genom gemensam utbildning av måldetektering och semantisk segmentering.
Illuminating Pedestrians via Simultaneous Detection and Segmentation
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}