I detta dokument presenteras en ny metod för att upptäcka fotgängare under ogynnsamma belysningsförhållanden. Vår strategi bygger på en ny ram för gränsöverskridande lärande och bygger på två huvudfaser. För det första, med tanke på en multimodal datauppsättning, används ett djupt konvolutionsnätverk för att lära sig en icke-linjär kartläggning som modellerar förhållandet mellan RGB och termiska data. Därefter överförs de inlärda funktionsrepresentationerna till ett andra djupt nätverk, som tar emot som indata en RGB-avbildning och utdata detektionsresultaten. På så sätt lär man sig egenskaper som är både diskriminerande och robusta till dåliga belysningsförhållanden. Det är viktigt att endast den andra rörledningen beaktas vid provningstidpunkten och att inga termiska data krävs. Vår omfattande utvärdering visar att det föreslagna tillvägagångssättet överträffar state-of-art på den utmanande KAIST multispectral fotgängare dataset och det är konkurrenskraftig med tidigare metoder på den populära Caltech dataset.
Xu och al. REF utformar en ram för lärande om tvärmodalitetsrepresentation för att övervinna ogynnsamma ljusförhållanden.
Learning Cross-Modal Deep Representations for Robust Pedestrian Detection
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}