Detta papper utökar styrkan i djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) till fotgängarattribut erkännande problem genom att utforma en ny attribut medveten pooling algoritm. Befintliga vanilj CNNs kan inte enkelt tillämpas för att hantera multi-attribute data på grund av den större etiketten utrymme samt attribut trassling och korrelationer. Vi tar itu med dessa utmaningar som hindrar utvecklingen av CNN för klassificering med flera attribut genom att fullt ut utnyttja sambandet mellan olika attribut. Den multi-branch arkitekturen antas för fucusing på attribut i olika regioner. Förutom den förutsägelse som grundar sig på varje filial, används också kontextinformation om varje filial för beslut. Attributet medveten pooling är utvecklad för att integrera båda typer av information. Därför kan attribut som är otydliga eller trasslade med andra kännas igen genom att utnyttja kontextinformationen. Experiment på referensdatauppsättningar visar att den föreslagna poolningsmetoden på lämpligt sätt undersöker och utnyttjar korrelationerna mellan attributen för egenskapsigenkänning för fotgängare.
Förhållandet mellan attribut utforskas av REF.
Attribute Aware Pooling for Pedestrian Attribute Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}