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The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
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Discriminative Part CNN for Pedestrian Detection 보행자 감지를 위한 판별부 CNN

Yu WANG, Cong CAO, Jien KATO

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요약 :

보행자 감지는 컴퓨터 비전에서 중요한 작업입니다. 최근에는 지능형 감시 시스템, 자율주행 시스템 등의 애플리케이션에 널리 사용되고 있다. 지난 1년 동안 철저하게 연구되었지만 교합 처리 문제는 여전히 해결되지 않은 상태로 남아 있습니다. 유력한 아이디어 중 하나는 먼저 인체 부위를 감지한 후 부품 정보를 활용하여 보행자의 존재를 추정하는 것입니다. 이 아이디어를 기반으로 많은 부품 기반 보행자 감지 접근 방식이 제안되었습니다. 그러나 대부분의 이러한 접근 방식에서는 품질이 낮은 부품 마이닝과 서투른 부품 감지기의 조합이 감지 성능을 제한하는 병목 현상이 됩니다. 병목 현상을 제거하기 위해 DP-CNN(Discriminative Part CNN)을 제안합니다. 우리의 접근 방식에는 두 가지 주요 기여가 있습니다. (2) 컨볼루셔널 레이어 기능과 신체 부위 하위 클래스를 기반으로 하는 고품질 신체 부위 마이닝 방법을 제안합니다. 채굴된 부품 클러스터는 식별적일 뿐만 아니라 대표적이며 강력한 보행자 감지기를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. (XNUMX) 여러 부품 검출기를 결합하는 새로운 방법을 제안합니다. 부품 탐지기를 CNN의 중간 계층으로 변환하고 해당 CNN을 미세 조정하여 전체 탐지 파이프라인을 최적화합니다. 실험에서는 최적화의 놀라운 효율성과 폐색 처리의 견고성을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E105-D No.3 pp.700-712
발행일
2022/03/01
공개일
2021/12/06
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2021EDP7057
원고의 종류
PAPER
범주
이미지 인식, 컴퓨터 비전

작성자

Yu WANG
  Ritsumeikan University
Cong CAO
  Nagoya University
Jien KATO
  Ritsumeikan University

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