論文の概要: NOH-NMS: Improving Pedestrian Detection by Nearby Objects Hallucination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.13376v1
• Date: Mon, 27 Jul 2020 08:51:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-06 08:48:11.723043
• Title: NOH-NMS: Improving Pedestrian Detection by Nearby Objects Hallucination
• Title（参考訳）: NOH-NMS:周辺物体の幻覚による歩行者検出の改善
• Authors: Penghao Zhou, Chong Zhou, Pai Peng, Junlong Du, Xing Sun, Xiaowei Guo, Feiyue Huang
• Abstract要約: 本研究では,NH-NMSとともに,近傍の物体をガウス分布でピンポイントするNH(Nearby Objects Hallucinator)を提案する。 Greedy-NMSと比較して、最先端の手法である我々の方法は、AP$$$3.9%、リコール$5.1%、CrowdHuman$0.8%$$textMR-2$で改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.24334534292012
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Greedy-NMS inherently raises a dilemma, where a lower NMS threshold will potentially lead to a lower recall rate and a higher threshold introduces more false positives. This problem is more severe in pedestrian detection because the instance density varies more intensively. However, previous works on NMS don't consider or vaguely consider the factor of the existent of nearby pedestrians. Thus, we propose Nearby Objects Hallucinator (NOH), which pinpoints the objects nearby each proposal with a Gaussian distribution, together with NOH-NMS, which dynamically eases the suppression for the space that might contain other objects with a high likelihood. Compared to Greedy-NMS, our method, as the state-of-the-art, improves by $3.9\%$ AP, $5.1\%$ Recall, and $0.8\%$ $\text{MR}^{-2}$ on CrowdHuman to $89.0\%$ AP and $92.9\%$ Recall, and $43.9\%$ $\text{MR}^{-2}$ respectively.
• Abstract（参考訳）: Greedy-NMSは本質的にジレンマを上昇させ、低いNMS閾値はリコール率を低下させ、より高い閾値はより多くの偽陽性をもたらす。 この問題は、インスタンス密度がより集中的に変化するため、歩行者検出においてより深刻である。 しかし、NMSの以前の研究は、近隣の歩行者の存在の要因を考慮または曖昧に考慮していない。 そこで本稿では,提案提案の近傍のオブジェクトをガウス分布でピンポイントするNH-NMS(Nearby Objects Hallucinator)と,他のオブジェクトを高い確率で含む空間の抑制を動的に緩和するNOH-NMSを提案する。 Greedy-NMSと比較すると、我々の手法は最先端の手法であるAPに対して$3.9\%$ AP、$5.1\%$ Recall、$0.8\%$$\text{MR}^{-2}$をCrowdHuman上で$89.0\%$ AP、$92.9\%$ Recall、$43.9\%$ $\text{MR}^{-2}$と改善している。

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