Fotgängardetektering är ett nyckelproblem i datorseendet, med flera tillämpningar som robotik, övervakning och bilsäkerhet. Mycket av de senaste årens framsteg har drivits på av tillgången till utmanande offentliga dataset. För att fortsätta den snabba innovationstakten introducerar vi Caltech Fotgängardataset, som är två storleksordningar större än befintliga dataset. Datasetet innehåller rikt kommenterade video, inspelad från ett fordon i rörelse, med utmanande bilder av låg upplösning och ofta ockluderade människor. Vi föreslår förbättrade utvärderingsmått som visar att vanliga perfönsteråtgärder är bristfälliga och inte kan förutsäga prestanda på fullständiga bilder. Vi jämför också flera lovande detektionssystem, som ger en översikt över toppmoderna prestanda och en direkt, objektiv jämförelse av befintliga metoder. Slutligen, genom att analysera vanliga misslyckanden, hjälper vi till att identifiera framtida forskningsriktningar för området.
En bredare uppmärksamhet i ämnet väcktes av Dollar et al. REF som introducerade Caltech Fotgängardatasetet som var två storleksordningar större än befintliga dataset.
Pedestrian detection: A benchmark