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A Part-Based Gaussian Reweighted Approach for Occluded Vehicle Detection 가려진 차량 감지를 위한 부품 기반 가우스 재가중 접근 방식

Yu HUANG, Zhiheng ZHOU, Tianlei WANG, Qian CAO, Junchu HUANG, Zirong CHEN

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요약 :

자연적인 교통 상황에서는 가려진 부분이 많기 때문에 차량 감지가 어렵습니다. 폐색으로 인해 감지기의 훈련 전략으로 인해 특징과 레이블이 일치하지 않을 수 있습니다. 결과적으로 일부 예측 경계 상자가 주변 차량으로 이동하여 신뢰도가 낮아질 수 있습니다. 이러한 경계 상자는 AP 값을 낮추게 됩니다. 이 편지에서 우리는 이 문제를 해결하기 위한 새로운 접근 방식을 제안합니다. 도로정보를 기반으로 현재 차량의 보이는 부분의 중심을 계산합니다. 그런 다음 가변 반경 가우스 가중치 기반 방법을 적용하여 SSD 학습 시간에 보이는 부분의 중심을 기준으로 손실 함수에서 각 앵커 상자의 가중치를 다시 적용합니다. 재가중 방법은 더 높은 신뢰도와 더 정확한 경계 상자를 예측하는 기능을 갖추고 있습니다. 게다가 이 모델은 속도도 빠르고 엔드투엔드(end-to-end) 학습이 가능합니다. 실험 결과는 우리가 제안한 방법이 속도와 정확성 측면에서 일부 경쟁 방법보다 우수하다는 것을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E102-D No.5 pp.1097-1101
발행일
2019/05/01
공개일
2019/02/18
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2018EDL8257
원고의 종류
LETTER
범주
패턴 인식

작성자

Yu HUANG
  South China University of Technology
Zhiheng ZHOU
  South China University of Technology
Tianlei WANG
  Wuyi University
Qian CAO
  South China University of Technology
Junchu HUANG
  South China University of Technology
Zirong CHEN
  South China University of Technology

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