論文の概要: TFDet: Target-Aware Fusion for RGB-T Pedestrian Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16580v4
• Date: Tue, 27 Aug 2024 08:13:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 20:28:28.242124
• Title: TFDet: Target-Aware Fusion for RGB-T Pedestrian Detection
• Title（参考訳）: TFDet:RGB-Tペデストリアン検出のためのターゲット・アウェア・フュージョン
• Authors: Xue Zhang, Xiaohan Zhang, Jiangtao Wang, Jiacheng Ying, Zehua Sheng, Heng Yu, Chunguang Li, Hui-Liang Shen,
• Abstract要約: TFDet と呼ばれる多スペクトル歩行者検出のための新しい目標認識融合戦略を提案する。 TFDetは、KAISTとLLVIPの2つのマルチスペクトル歩行者ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.04812985569116
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Pedestrian detection plays a critical role in computer vision as it contributes to ensuring traffic safety. Existing methods that rely solely on RGB images suffer from performance degradation under low-light conditions due to the lack of useful information. To address this issue, recent multispectral detection approaches have combined thermal images to provide complementary information and have obtained enhanced performances. Nevertheless, few approaches focus on the negative effects of false positives caused by noisy fused feature maps. Different from them, we comprehensively analyze the impacts of false positives on the detection performance and find that enhancing feature contrast can significantly reduce these false positives. In this paper, we propose a novel target-aware fusion strategy for multispectral pedestrian detection, named TFDet. TFDet achieves state-of-the-art performance on two multispectral pedestrian benchmarks, KAIST and LLVIP. TFDet can easily extend to multi-class object detection scenarios. It outperforms the previous best approaches on two multispectral object detection benchmarks, FLIR and M3FD. Importantly, TFDet has comparable inference efficiency to the previous approaches, and has remarkably good detection performance even under low-light conditions, which is a significant advancement for ensuring road safety.
• Abstract（参考訳）: 歩行者検出は、交通安全の確保に寄与するため、コンピュータビジョンにおいて重要な役割を果たす。 RGB画像のみに依存する既存の手法は、有用な情報がないため、低照度条件下での性能劣化に悩まされる。 この問題に対処するために、近年のマルチスペクトル検出手法は、相補的な情報を提供するために熱画像を組み合わせて、性能を向上した。 それでも、ノイズのある融合特徴写像によって生じる偽陽性の負の効果に焦点をあてるアプローチはほとんどない。 これらと異なり、検出性能に対する偽陽性の影響を包括的に分析し、特徴コントラストの強化がこれらの偽陽性を著しく減少させることを示した。 本稿では,TFDet と呼ばれる多スペクトル歩行者検出のための新たな目標対応融合戦略を提案する。 TFDetは、KAISTとLLVIPの2つのマルチスペクトル歩行者ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。 TFDetは簡単にマルチクラスのオブジェクト検出シナリオに拡張できる。 これは、FLIRとM3FDという2つのマルチスペクトルオブジェクト検出ベンチマークにおいて、以前のベストアプローチよりも優れている。 重要な点として、TFDetは従来の手法に匹敵する推論効率を有し、低照度条件下においても極めて優れた検出性能を有しており、道路安全を確保するための重要な進歩である。

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