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J-GLOBAL ID：202102272277379369   整理番号：21A1564663

モード適応重み学習機構におけるマルチスペクトル歩行者検出ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Multispectral pedestrian detection network under modal adaptive weight learning mechanism

著者 (2件)： Chen Ying (江南大学軽工過程先進控制教育部重点実験室,江蘇无錫214122) ,  Zhu Yu (江南大学軽工過程先進控制教育部重点実験室,江蘇无錫214122)
資料名： Guangxue Jingmi Gongcheng  (Guangxue Jingmi Gongcheng)
巻： 28  号： 12  ページ： 2700-2709  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2090A  ISSN： 1004-924X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 赤外線と可視光モード融合に基づく歩行者検出方法の適応外環境変化に照準を定めて,マルチモード情報融合重みづけ学習に基づく歩行者検出ネットワークを提案した。まず第一に,2モード直接積み重ね融合方式と異なった環境条件における歩行者検出タスクへの2つのモードの間の異なった貢献比率を,2つの流動相互作用学習の2つのモードによって異なった環境の下で,2つのモードの間で区別して,2つの異なった環境条件における2つのモードの間の異なった貢献比率を考慮に入れた。次に,各モード特徴の現在の特性に従って,各モード特徴の対応する重みを自律的に獲得し,融合特徴を獲得し,最後に融合特徴に基づいて新しい特徴ピラミッドを生成し,先験フレームのサイズと密集度を変えて,歩行者の事前情報を豊かにし,歩行者検出タスクを完成した。実験結果は以下を示した。Kaistマルチスペクトル歩行者検出データセットにおいて,26.96%の平均漏れ検出率を得て,それは,それぞれ,2.77%と27.84%を,直接スタックとbaseline方法と比較して,それぞれ,2.77%と27.84%減少した。したがって,適応重みづけ融合赤外と可視光の2つのモードの情報は,適応外部環境変化によって,相補的モード情報を効果的に獲得し,歩行者検出性能を大幅に向上させることができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 赤外線 ,  相互作用 ,  *学習 ,  *ネットワーク ,  *歩行者 ,  可視光 ,  角錐 ,  多モード ,  重みづけ
準シソーラス用語： 事前知識 ,  環境条件 ,  環境変化 ,  外部環境 ,  検出率 ,  *歩行者検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 光学情報処理  (BD03060T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 適応 ,  学習 ,  マルチスペクトル ,  歩行者検出