基于体态拓扑定位与时间特征聚合的小尺度行人检测
计算机视觉与模式识别
2018-07-05 v1
摘要
行人检测中的一个关键问题是检测小尺度目标，其在图像和视频中会引入微弱对比度和运动模糊，我们认为这应部分归因于根深蒂固的标注偏差。受此启发，我们提出一种集成体态拓扑线定位(TLL)与时间特征聚合的新方法用于检测多尺度行人，该方法对离相机较远的小尺度行人特别有效。此外，引入基于马尔可夫随机场(MRF)的后处理方案以消除遮挡情形中的歧义。综合应用这些方法，我们在Caltech基准上取得了最佳检测性能，并显著提升了小尺度目标的性能(漏检率从74.53%降至60.79%)。此外，我们在CityPersons数据集上也取得了有竞争力的性能，并揭示了KITTI数据集中标注偏差的存在。
引用
@article{arxiv.1807.01438,
title = {Small-scale Pedestrian Detection Based on Somatic Topology Localization and Temporal Feature Aggregation},
author = {Tao Song and Leiyu Sun and Di Xie and Haiming Sun and Shiliang Pu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.01438},
year = {2018}
}
备注
Accepted by ECCV18