Uppmuntrade av de senaste framstegen i fotgängardetektering, undersöker vi gapet mellan nuvarande state-of-the-art metoder och "perfect en ram detektor". Vi möjliggör vår analys genom att skapa en mänsklig baslinje för fotgängardetektering (över Caltech-datasetet) och genom att manuellt samla ihop de återkommande felen hos en toppdetektor. Våra resultat karakteriserar både lokalisering och bakgrundsfel. För att ta itu med lokaliseringsfel studerar vi hur träningsanmärkningsbuller påverkar detektorprestandan och visar att vi kan förbättra även med en liten del av saniterade träningsdata. För att ta itu med bakgrunds-/förgrundsdiskriminering studerar vi konvneter för fotgängardetektering och diskuterar vilka faktorer som påverkar deras prestanda. Förutom vår djupgående analys, rapporterar vi toppresultat på Caltech datasetet, och ger en ny saniterad uppsättning av utbildning och test annoteringar.
Av särskild betydelse för den nuvarande eran av djupinlärning börjar REF med att skapa en human baslinje för Caltechs datauppsättning för fotgängare och använder detta för att underlätta deras analys av toppmoderna CNN-baserade detektorer.
How Far are We from Solving Pedestrian Detection?
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}