对Pedestrian Detection aided by Deep Learning Semantic Tasks的小结
来源:互联网 发布:大数据在电商中的应用 编辑:程序博客网 时间:2024/04/30 21:01
《Pedestrian detection aided by deep learning semantic tasks》这篇论文阐述了一种新的行人检测方法,在pedestrian detection这个任务中,之前的分类器对于hardneg的分类效果并不好,于是认为,如果能够找到一种办法能够挖掘到更多的hardneg,并且用更强的分类器将它们区分开,那么应该能够得到更好的performance。
那么,如何得到更多的hardneg数据?
作者给的思路其实很容易理解:去其他数据集找。比如说一个数据集有segmentation的label,然后我们用一个行人的detector在上面扫,发现有误判的,那么就得到了一个hardneg啦。本文中作者共找了3个scene的数据集来挖hardneg。
然后,得到hardneg后,如何训练一个足够强的分类器将它们区分开?这里给出第二个motivation,如下图,可以通过更加细分的类别(比如viewpoint),label细分了,那么每个detector就能够得到更多的information来进行分类了。于是本文提出TA-CNN一个很重要的motivation是,如果增加多种多样的label,那就能够产生足够的区分度来分开pos和hardneg。
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