Toppmoderna metoder behandlar egenskapsigenkänning för fotgängare som ett flermärkt bildklassificeringsproblem. Lokal information om personattribut elimineras vanligtvis eller helt enkelt kodas i den stela uppdelningen av hela kroppen i tidigare arbete. I detta dokument formulerar vi uppgiften i ett svagt övervakat attribut för lokalisering. Baserat på GoogLeNet, först, en uppsättning av mellannivå attribut funktioner upptäcks av nydesignade detektionslager, där en max-pooling baserad svagt övervakade objekt detektion teknik används för att träna dessa lager med endast bildnivå etiketter utan behovet av att begränsa rutan annoteringar av gångar attribut. För det andra förutspås attributetiketter genom regression av detektionssvarets storlek. Slutligen kan man dra slutsatsen att det finns platser och grova former för gångegenskaper genom att samla på en fusion av aktiveringskartor över detektionsskikten, där fusionsvikterna beräknas som korrelationsstyrkorna mellan varje attribut och dess relevanta mellannivåegenskaper. Omfattande experiment utförs på de två för närvarande största fotgängarattributdataseten, d.v.s. PETA-datauppsättningen och RAP-datauppsättningen. Resultaten visar att den föreslagna metoden har uppnått konkurrenskraftiga resultat när det gäller attributigenkänning, jämfört med andra toppmoderna metoder. Dessutom är resultaten av attribut lokalisering visualiserade för att förstå egenskaperna hos den föreslagna metoden.
REF använder sig av GoogLeNet för att extrahera mellannivåfunktioner från detektionslager.
Weakly-supervised Learning of Mid-level Features for Pedestrian Attribute Recognition and Localization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}