I den här artikeln tar vi upp problemet med att upptäcka fotgängare i naturliga scener. Intuitivt kan fall av fotgängare med olika rumsliga skalor uppvisa dramatiskt olika egenskaper. Således kan stora varians i exempel skalor, som resulterar i oönskade stora intrakategori varians i funktioner, allvarligt skada prestanda moderna objekt instans detektionsmetoder. Vi hävdar att denna fråga i hög grad kan lindras av splitter- och segerfilosofin. Med fotgängardetektering som exempel illustrerar vi hur vi kan utnyttja denna filosofi för att utveckla en Scale-Aware Fast R-CNN (SAF R-CNN) ram. Modellen introducerar flera inbyggda undernätverk som avkänner fotgängare med skalor från olika områden. Utfall från alla delnätverk kombineras sedan adaptivt för att generera de slutliga detektionsresultaten som visas vara robusta till stora varianser i t.ex. skalor, via en grindfunktion som definieras över storleken på objektförslag. Omfattande utvärderingar av flera utmanande datauppsättningar för fotgängardetektering visar på effektiviteten hos den föreslagna SAF R-CNN. Framför allt uppnår vår metod toppmoderna prestanda på Caltech och ger konkurrenskraftiga resultat på INRIA, ETH och KITTI. Index Terms-Pedestrian detektion, skalvet, djupt lärande.
SA-FastRCNN REF utvecklar en split-and-conquer strategi baserad på Fast-RCNN som använder flera inbyggda undernätverk för att adaptivt detektera fotgängare över skalor.
Scale-Aware Fast R-CNN for Pedestrian Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}