SM+：用于微小行人检测的精炼尺度匹配方法
计算机视觉与模式识别
2021-02-09 v1
摘要
在大规模图像中检测微小目标（例如小于20×20像素）是一个重要但尚未解决的问题。现代基于CNN的检测器受到网络预训练数据集与检测器训练目标数据集之间尺度不匹配的挑战。本文中，我们研究了预训练与目标数据集之间的尺度对齐，并提出了一种用于微小行人检测的精炼尺度匹配方法（称为SM+）。SM+将尺度匹配从图像级提升到实例级，有效提升了预训练与目标数据集之间的相似性。此外，考虑到SM+可能破坏图像结构，提出了一种新的概率结构修复（PSI）方法用于背景处理。跨多种检测器进行的实验表明，SM+显著提升了在TinyPerson上的性能，并以明显优势优于state-of-the-art检测器。
引用
@article{arxiv.2102.03558,
title = {SM+: Refined Scale Match for Tiny Person Detection},
author = {Nan Jiang and Xuehui Yu and Xiaoke Peng and Yuqi Gong and Zhenjun Han},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.03558},
year = {2021}
}
备注
5 pages, 2 figures