Multispektral fotgängardetektering är nödvändig för tillämpningar dygnet runt, t.ex. övervakning och autonom körning. Vi analyserar djupt Snabbare R-CNN för multispektral fotgängar detektion uppgift och sedan modellera det till en convolutional nätverk (ConvNet) fusion problem. Vidare upptäcker vi att ConvNet-baserade fotgängare detektorer tränas av färg eller termiska bilder separat ger kompletterande information i diskriminerande mänskliga instanser. Således finns det en stor potential att förbättra fotgängare upptäckt genom att använda färg och termiska bilder i DNNs samtidigt. Vi designar noggrant fyra ConvNet fusionsarkitekturer som integrerar två gren ConvNets på olika DNNs stadier, som alla ger bättre prestanda jämfört med baslinjedetektorn. Våra experimentella resultat på KAIST fotgängarriktmärke visar att Halfway Fusion-modellen som utför fusion på medelnivå konvolutionella funktioner överträffar baslinjemetoden med 11% och ger en felfrekvens 3,5% lägre än de andra föreslagna arkitekturerna.
Liu m.fl. REF utvärderade systematiskt prestandan hos fyra ConvNet fusion arkitekturer som integrerar två gren ConvNets på olika DNNs stadier och fann den optimala arkitekturen är Halfway Fusion modell som slår samman två gren ConvNets på mellannivå konvolutionella funktioner.
Multispectral Deep Neural Networks for Pedestrian Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}