用于鲁棒手部检测与分类的多尺度预测
计算机视觉与模式识别
2018-04-24 v1
摘要
本文中,我们提出一种多尺度全卷积网络 (MSP-RFCN),以在各种挑战性条件下鲁棒地检测并分类人手。在我们的方法中,输入图像经过所提网络生成基于多尺度预测的得分图。该网络专为处理小目标而设计,采用基于多尺度生成区域提议的架构。我们的方法在具挑战性的手部数据集上评估,即 Vision for Intelligent Vehicles and Applications (VIVA) Challenge 与 Oxford 手部数据集,并与近期手部检测算法比较。实验结果表明,我们所提方法对各种尺寸的手部实现了 SOTA 检测。
引用
@article{arxiv.1804.08220,
title = {Multi-scale prediction for robust hand detection and classification},
author = {Ding Lu and Yong Wang and Robert Laganiere and Xinbin Luo and Shan Fu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.08220},
year = {2018}
}