图像到图像翻译在改进行人检测中的应用
计算机视觉与模式识别
2022-11-03 v2 人工智能
机器学习
摘要
在弱光条件下，有效目标区域的缺乏使得包括行人识别和图像到图像翻译在内的若干视觉功能难以执行。在这种情况下，通过结合使用红外与可见光图像来积累高质量信息，即便在弱光下也有可能检测行人。在本研究中，我们将在 LLVIP 数据集上使用 pix2pixGAN 和 YOLOv7 等先进深度学习模型，该数据集包含用于弱光视觉的可见光-红外图像对。该数据集包含 33672 幅图像，其中大多数图像拍摄于黑暗场景，并在时间与位置上紧密同步。
引用
@article{arxiv.2209.03625,
title = {Application of image-to-image translation in improving pedestrian detection},
author = {Devarsh Patel and Sarthak Patel and Megh Patel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.03625},
year = {2022}
}
备注
This is a working draft and not indented for publication