回転整流ネットワーク:モバイルビジョンのための歩行者検出を可能にする【JST・京大機械翻訳】

Weng Xinshuo; Wu Shangxuan; Beainy Fares; Kitani Kris

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208167812826 整理番号：22P0041205

回転整流ネットワーク:モバイルビジョンのための歩行者検出を可能にする【JST・京大機械翻訳】

Rotational Rectification Network: Enabling Pedestrian Detection for Mobile Vision

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発行年： 2017年06月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年11月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

歩行者検出データセットの大部分を横断して,歩行者が画像座標系に関して直立すると仮定する。しかし,この仮定は,モバイル電話,UAVあるいは建設車両のような多くのビジョン装備モバイルプラットフォームに対して常に有効でない。これらの状況において,カメラの動きは,歩行者の画像を極端な角度で捉えることができる。これは,標準歩行者検出器を使用するとき,非常に貧弱な歩行者検出性能につながる。この問題に取り組むために,任意のCNNベース歩行者(または物体)検出器に挿入できる回転再生ネットワーク(R2N)を提案し,カメラ回転の著しい変化に適応させた。回転整流ネットワークでは,画像特徴に空間変圧器ネットワークに回転情報を通過する2D回転推定モジュールを用いた。ロバストな回転推定を可能にするために,畳み込み特徴における回転シフトを捉えるために,大域的極プール(GP-プール)演算子を提案した。著者らの実験を通して,著者らは,著者らの回転整流ネットワークが,最高45%の重い画像回転の下で最先端の歩行者検出器の性能を改良するためにどのように使用できるかを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 図形・画像処理一般

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