基于统一嵌入的多人人体检测与朝向估计联合方法
计算机视觉与模式识别
2023-03-17 v2
摘要
人体朝向估计（HBOE）被广泛应用于包括机器人、监控、行人分析和自动驾驶在内的多种应用中。尽管许多方法已在从特定受控场景到具有挑战性的自然场景中对 HBOE 问题进行研究，它们都假设人体实例已被检测并以裁剪良好的子图像作为输入。该设置在真实应用（如人群）中效率较低且易出错。在本文中，我们提出一种单阶段端到端可训练框架来解决多人 HBOE 问题。通过将边界框和方向角的预测集成于一个嵌入中，我们的方法可直接联合估计一幅图像中所有人体的位置与朝向。我们的核心思想是将 HBOE 任务集成到人体的多尺度锚通道预测中，以同时受益于所参与的中间特征。因此，我们的方法可自然适应目标检测中涉及的低分辨率和遮挡等困难实例。我们在近期提出的基准 MEBOW 上通过大量实验验证了方法的效率与有效性。此外，我们补全了 MEBOW 数据集忽略的模糊实例，并提供了相应的弱人体朝向标签以保持其完整性与一致性，以支持面向多人的研究。我们的工作可在 https://github.com/hnuzhy/JointBDOE 获取。
引用
@article{arxiv.2210.15586,
title = {Joint Multi-Person Body Detection and Orientation Estimation via One Unified Embedding},
author = {Huayi Zhou and Fei Jiang and Jiaxin Si and Hongtao Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.15586},
year = {2023}
}