論文の概要: NMS by Representative Region: Towards Crowded Pedestrian Detection by Proposal Pairing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12729v2
• Date: Tue, 21 Apr 2020 09:05:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 23:46:20.589731
• Title: NMS by Representative Region: Towards Crowded Pedestrian Detection by Proposal Pairing
• Title（参考訳）: 代表地域別nms:提案ペアリングによる混雑歩行者検出に向けて
• Authors: Xin Huang, Zheng Ge, Zequn Jie and Osamu Yoshie
• Abstract要約: 歩行者間の重閉塞は、標準的非最大抑圧(NMS)に大きな課題を課す 本稿では,非閉塞な可視部分を活用するために,多くの偽陽性を伴わずに冗長なボックスを効果的に除去する,新しい代表領域NMS手法を提案する。 CrowdHumanとCityPersonsのベンチマーク実験は、混雑した状況下での歩行者検出に対する提案手法の有効性を十分に検証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.050500817717108
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although significant progress has been made in pedestrian detection recently, pedestrian detection in crowded scenes is still challenging. The heavy occlusion between pedestrians imposes great challenges to the standard Non-Maximum Suppression (NMS). A relative low threshold of intersection over union (IoU) leads to missing highly overlapped pedestrians, while a higher one brings in plenty of false positives. To avoid such a dilemma, this paper proposes a novel Representative Region NMS approach leveraging the less occluded visible parts, effectively removing the redundant boxes without bringing in many false positives. To acquire the visible parts, a novel Paired-Box Model (PBM) is proposed to simultaneously predict the full and visible boxes of a pedestrian. The full and visible boxes constitute a pair serving as the sample unit of the model, thus guaranteeing a strong correspondence between the two boxes throughout the detection pipeline. Moreover, convenient feature integration of the two boxes is allowed for the better performance on both full and visible pedestrian detection tasks. Experiments on the challenging CrowdHuman and CityPersons benchmarks sufficiently validate the effectiveness of the proposed approach on pedestrian detection in the crowded situation.
• Abstract（参考訳）: 近年,歩行者検出は大きな進歩を遂げているが,混雑するシーンでの歩行者検出はいまだに困難である。 歩行者間の激しい閉塞は、標準的な非最大抑圧(NMS)に大きな課題を課している。 iou(intersection over union)の相対的に低い閾値は、非常に重複する歩行者の欠落につながる。 このようなジレンマを避けるため,本論文では,非閉塞の可視部分を活用する新しい代表領域NMSアプローチを提案し,多くの偽陽性を伴わずに冗長ボックスを効果的に除去する。 可視部分を取得するために,歩行者のフルボックスと可視ボックスを同時に予測するために,新しいペアボックスモデル(pbm)を提案する。 フルと可視のボックスはモデルのサンプルユニットとして機能するペアを構成するため、検出パイプライン全体を通して2つのボックス間の強い対応が保証される。 さらに、2つのボックスの便利な機能統合は、フルおよび可視の歩行者検出タスクにおいて、より良いパフォーマンスを実現することができる。 CrowdHumanとCityPersonsのベンチマーク実験は、混雑した状況下での歩行者検出に対する提案手法の有効性を十分に検証している。

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