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J-GLOBAL ID：202002235767857000   整理番号：20A1990312

混雑シーンにおける高速歩行者検出のためのデュアルタスク統合ネットワーク

Dual-Task Integrated Network for Fast Pedestrian Detection in Crowded Scenes

著者 (4件)： CHEN Chen (College of Systems Engineering, National University of Defense Technology) ,  XIAO Huaxin (College of Systems Engineering, National University of Defense Technology) ,  LIU Yu (College of Systems Engineering, National University of Defense Technology) ,  ZHANG Maojun (College of Systems Engineering, National University of Defense Technology)
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Web)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Web))
巻： E103.D  号： 6  ページ： 1371-1379(J-STAGE)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U0469A  ISSN： 1745-1361  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 歩行者検出は,多くの実世界アプリケーションに重要な影響を与えるコンピュータビジョンにおける重大な問題である。本論文で筆者らは,歩行者の位置ならびにその画素ごとのセグメンテーションを予測する統合セグメンテーションコンテキスト(DTISC)を用いた高速デュアルタスク歩行者検出器を導入した。提案したネットワークは,2つの主枝が独立にタスクを完了できる3つの分岐を持ち,一方,各タスクからの有用な表現を,統合ブランチを通して2つのブランチ間で共有した。各分枝は完全畳込みネットワークに基づいており,それ自身のタスクにおいて有効であることを証明した。筆者らは,別々のグランドトゥルースに関する検出とセグメンテーション分枝を最適化した。合理的な接続により,共有した特徴は,各枝に追加の監視と手がかりを導入した。その結果,2つの分岐は,それらのロバスト性と総合性を増加させる特徴空間で注入された。歩行者検出とセグメンテーションベンチマークに関する広範な実験は,筆者らの結合モデルが最先端のアルゴリズムに対して検出とセグメンテーションの性能を改善することを実証した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *検出 ,  作業負荷 ,  *統合通信網 ,  コンピュータビジョン ,  歩行者 ,  位置 ,  セグメンテーション ,  予測 ,  文脈 ,  ロバスト性 ,  統合 ,  枝分れ ,  検証
準シソーラス用語： グランドトゥルース ,  コンテクスト ,  デュアルタスク ,  *統合ネットワーク ,  分枝 ,  *歩行者検出

著者キーワード (3件)： 歩行者検出 ,  特徴統合 ,  画像セグメンテーション

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  交通調査  (TB01031B)

引用文献 (38件)：

• [1] Z. Bai, P. Wang, and Z. Li, “Stereo visual pedestrian detection based on stixel-world and feature fusion,” Chinese Journal of Scientific Instrument, vol.38, no.11, pp.2822-2829, 2017.
• [2] N. Bodla, B. Singh, R. Chellappa, and L.S. Davis, “Soft-NMS - Improving object detection with one line of code,” International Conference on Computer Vision, pp.5562-5570, 2017.
• [3] G. Brazil, X. Yin, and X. Liu, “Illuminating pedestrians via simultaneous detection & segmentation,” Proc. IEEE International Conference on Computer Vision, pp.4950-4959, 2017. 10.1109/iccv.2017.530
• [4] L.C. Chen, Y. Zhu, G. Papandreou, F. Schroff, and H. Adam, “Encoder-decoder with atrous separable convolution for semantic image segmentation,” European Conference on Computer Vision, pp.833-851, 2018.
• [5] A.D. Costea and S. Nedevschi, “Semantic channels for fast pedestrian detection,” Computer Vision & Pattern Recognition, 2016. 10.1109/cvpr.2016.259

タイトルに関連する用語 (4件)： シーン ,  歩行者検出 ,  デュアルタスク ,  統合ネットワーク