論文の概要: Robust pedestrian detection in thermal imagery using synthesized images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02005v1
- Date: Wed, 3 Feb 2021 11:08:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-04 17:25:39.504092
- Title: Robust pedestrian detection in thermal imagery using synthesized images
- Title（参考訳）: 合成画像を用いた熱画像中のロバスト歩行者検出
- Authors: My Kieu, Lorenzo Berlincioni, Leonardo Galteri, Marco Bertini, Andrew
D. Bagdanov, Alberto Del Bimbo
- Abstract要約: 熱領域における歩行者検出を2段階に分けて改善する手法を提案する。
まず、生成データ拡張アプローチを使用し、次いで、生成されたデータを用いたドメイン適応法は、RGB歩行者検出器に適応する。
我々の検出器は,最先端技術に関して,KAIST上で最高の単一モダリティ検出結果を達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.33977680993236
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this paper we propose a method for improving pedestrian detection in the
thermal domain using two stages: first, a generative data augmentation approach
is used, then a domain adaptation method using generated data adapts an RGB
pedestrian detector. Our model, based on the Least-Squares Generative
Adversarial Network, is trained to synthesize realistic thermal versions of
input RGB images which are then used to augment the limited amount of labeled
thermal pedestrian images available for training. We apply our generative data
augmentation strategy in order to adapt a pretrained YOLOv3 pedestrian detector
to detection in the thermal-only domain. Experimental results demonstrate the
effectiveness of our approach: using less than 50\% of available real thermal
training data, and relying on synthesized data generated by our model in the
domain adaptation phase, our detector achieves state-of-the-art results on the
KAIST Multispectral Pedestrian Detection Benchmark; even if more real thermal
data is available adding GAN generated images to the training data results in
improved performance, thus showing that these images act as an effective form
of data augmentation. To the best of our knowledge, our detector achieves the
best single-modality detection results on KAIST with respect to the
state-of-the-art.
- Abstract（参考訳）: 本論文では,熱領域における歩行者検出を改善する方法として,第1段階では,生成データを用いた領域適応手法を用いて,RGB歩行者検出器を適応させる手法を提案する。
我々のモデルは,Last-Squares Generative Adversarial Networkをベースとして,入力されたRGB画像のリアルな熱バージョンを合成し,ラベル付き熱歩行者画像の限られた量をトレーニングに用いるように訓練されている。
我々は,前訓練されたyolov3歩行者検出器を熱のみ領域に適応させるために,生成的データ拡張戦略を適用する。
実験により,本手法の有効性が示された: 実測熱データのうち50%未満を使用でき, ドメイン適応段階でモデルによって生成された合成データに頼って, KAISTマルチスペクトルペデストリアン検出ベンチマークにおいて, 実測熱データが利用可能であっても, GAN 生成した画像がトレーニングデータに付加されて, 性能が向上し, これらの画像がデータ拡張の有効な形態として機能することを示す。
我々の知る限り、我々の検出器は、最先端技術に関して、KAIST上で最高の単一モダリティ検出結果を達成する。
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