Abstract-En mängd olika metoder har föreslagits för detektering av fotgängare i det senaste sönderfallet och det är fortfarande en öppen utmaning på grund av dess enastående betydelse på fordonsområdet. Under de senaste åren har djupt lärande klassificeringsmetoder, i synnerhet konvolutionella neurala nätverk, kombinerat med multimodalitetsbilder som tillämpas på olika fusionssystem uppnått stora resultat i datavisionsuppgifter. När det gäller arbetet med att erkänna fotgängare överträffar systemet för senfusion den tidiga och mellanliggande integrationen av villkoren. I detta dokument fokuserar vi på att förbättra och optimera systemet för senfusion för fotgängarklassificering på Daimlers stereovisionsdata. Vi föreslår olika utbildningsmetoder baserade på tvärmodalitetsdjup inlärning av konvolutionella neurala nätverk (CNN): (1) en korrelerad modell, (2) en inkrementell modell och, (3) en särskild modell för korsmodalitet, där varje CNN utbildas på en modalitet, men testas på en annan. Experimenten visar att det stegvisa, djupgående lärandet av CNN ger de bästa resultaten. Det förbättrar klassificeringsprestandana inte bara för varje klassificeringsmetod utan också för systemet för sena infusioner med flera transportsätt. Den särskilda modellen för korsmodalitet är en lovande idé för automatisk annotering av modalitetsbilder med en klassificeringskod som är utbildad på en annan modalitet och/eller för tvärdatasetutbildning.
Pop et al. - Vad är det för fel på dig? I Ref föreslogs olika gränsöverskridande CNN-baserade utbildningsmetoder för fotgängarigenkänning, och de bestod av en korrelerad modell, en stegvis modell och en särskild modell för korsmodalitet.
Pedestrian recognition through different cross-modality deep learning methods
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Vehicular Electronics and Safety (ICVES)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Vehicular Electronics and Safety (ICVES)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}