基于色彩-深度特征融合与多瞥视 LSTM 的人体检测
计算机视觉与模式识别
2017-11-06 v1
摘要
随着 Kinect 和 Intel Realsense 等深度相机的发展，基于 RGB-D 的人体检测因其在多种应用中的使用而持续受到研究关注。本文中，我们提出一种新的多瞥视 LSTM (MG-LSTM) 网络，其中多尺度上下文信息被顺序整合以提升人体检测性能。此外，我们基于 MG-LSTM 网络提出一种特征融合策略，以更好地结合 RGB 与深度信息。据我们所知，这是首次尝试利用 LSTM 结构进行基于 RGB-D 的人体检测。我们的方法在两个公开数据集上取得了优越性能。
引用
@article{arxiv.1711.01062,
title = {Multi-Glimpse LSTM with Color-Depth Feature Fusion for Human Detection},
author = {Hengduo Li and Jun Liu and Guyue Zhang and Yuan Gao and Yirui Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.01062},
year = {2017}
}
备注
ICIP 2017 Oral