Detektion av fotgängare har åstadkommit stora förbättringar under de senaste åren, medan komplex ocklusionshantering fortfarande är ett av de viktigaste problemen. För att dra nytta av kroppsdelarna och kontextinformationen för fotgängardetektering föreslår vi den del och det sammanhangsnätverk (PCN) i detta arbete. PCN använder särskilt två grenar som upptäcker fotgängare genom kroppsdelar semantisk och kontextuell information, respektive. I Part Branch kan den semantiska informationen om kroppsdelar kommunicera med varandra via återkommande neurala nätverk. I Context Branch, antar vi en lokal konkurrensmekanism för adaptiv kontextskala urval. Genom att kombinera alla grenars utgångar utvecklar vi en stark kompletterande fotgängardetektor med lägre felfrekvens och bättre lokaliseringsnoggrannhet, särskilt för ocklusionsgängare. Omfattande utvärderingar av två utmanande datauppsättningar för fotgängardetektering (dvs. Caltech och INRIA) har på ett bra sätt visat hur effektivt det föreslagna produktkontrollnumret är.
PCN REF använder två undernätverk som upptäcker fotgängare genom kroppsdelar semantisk information respektive kontextinformation, och uppnår MR 8.45% på Caltech dataset.
PCN: Part and Context Information for Pedestrian Detection with CNNs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}