Med utvecklingen av djupkameror som Kinect och Intel Realsense, RGB-D-baserad mänsklig detektion får kontinuerlig forskning uppmärksamhet på grund av dess användning i en mängd olika applikationer. I detta dokument föreslår vi ett nytt nätverk av multi-Glimpse LSTM (MG-LSTM), i vilket kontextuell information i flera skalor integreras för att främja detektionen av människor. Dessutom föreslår vi en funktionsfusionsstrategi baserad på vårt MG-LSTM-nätverk för att bättre införliva RGB och djupinformation. Såvitt vi vet är detta det första försöket att använda LSTM-strukturen för RGB-D-baserad human detektion. Vår metod uppnår överlägsen prestanda på två allmänt tillgängliga dataset.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. I REF föreslogs ett nytt nätverk av multi-Glimpse LSTM (MG-LSTM) där kontextuell information i flera skalor integreras för att främja detektionen av människor.
Multi-glimpse LSTM with color-depth feature fusion for human detection
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}