論文の概要: WCCNet: Wavelet-context Cooperative Network for Efficient Multispectral Pedestrian Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01042v2
• Date: Fri, 24 Oct 2025 16:01:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 09:00:14.69089
• Title: WCCNet: Wavelet-context Cooperative Network for Efficient Multispectral Pedestrian Detection
• Title（参考訳）: WCCNet:マルチスペクトルペデストリアン検出のためのウェーブレットコンテキスト協調ネットワーク
• Authors: Xingjian Wang, Li Chai, Jiming Chen, Zhiguo Shi,
• Abstract要約: We propose a novel framework named Wavelet-context Cooperative Network (WCCNet)。 WCCNetは、計算複雑性の低い異なるスペクトルの相補的特徴を微分的に抽出することができる。 クロスモーダル相互情報を増幅するために、クロスモーダル再構成融合モジュール(CMRF)を精巧に設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.43086971740499
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multispectral pedestrian detection achieves better visibility in challenging conditions and thus is essential to autonomous driving, for which both the accuracy and computational cost are of paramount importance. Most existing approaches treat RGB and infrared modalities equally. They typically adopt two symmetrical backbones for multimodal feature extraction, which ignore the substantial differences between modalities and bring great difficulty for the reduction of the computational cost as well as effective crossmodal fusion. In this work, we propose a novel and efficient framework named Wavelet-context Cooperative Network (WCCNet) that is able to differentially extract complementary features of different spectra with lower computational complexity, and further fuse these diverse features based on their spatially relevant crossmodal semantics. In particular, WCCNet simultaneously explore wavelet context and RGB textures within a cooperative dual-stream backbone, which is composed of adaptive discrete wavelet transform (ADWT) layers and heavyweight neural layers. The ADWT layers extract frequency components for infrared modality, while neural layers handle RGB modality features. Since ADWT layers are lightweight and extract complementary features, this cooperative structure not only significantly reduces the computational complexity, but also facilitates the subsequent crossmodal fusion. To further fuse these infrared and RGB features with significant semantic differences, we elaborately design the crossmodal rearranging fusion module (CMRF), which can mitigate spatial misalignment and merge semantically complementary features in spatially-related local regions to amplify the crossmodal reciprocal information. Experimental results on KAIST and FLIR benchmarks indicate that WCCNet outperforms state-of-the-art methods with considerable efficiency and competitive accuracy.
• Abstract（参考訳）: 多スペクトル歩行者検出は、困難な状況下での視認性が向上し、精度と計算コストの両方が最重要となる自律運転に不可欠である。 既存のアプローチのほとんどは、RGBと赤外線モダリティを等しく扱う。 彼らは通常、2つの対称なバックボーンをマルチモーダル特徴抽出に適用し、モダリティの実質的な違いを無視し、計算コストの削減と効果的なクロスモーダル融合を困難にしている。 本研究では,ウェーブレット・コンテクスト協調ネットワーク (WCCNet) という,異なるスペクトルの補的特徴をより少ない計算量で差分抽出し,空間的に関係のあるクロスモーダル・セマンティクスに基づいてこれらの特徴を融合する,新しい,効率的なフレームワークを提案する。 特に、WCCNetは、適応離散ウェーブレット変換(ADWT)層と重み付きニューラルネットワーク層からなる、協調的な二重ストリームバックボーン内のウェーブレットコンテキストとRGBテクスチャを同時に探索する。 ADWT層は赤外線モダリティの周波数成分を抽出し、ニューラル層はRGBモダリティの特徴を扱う。 ADWT層は軽量であり、相補的な特徴を抽出するので、この協調構造は計算複雑性を著しく低減するだけでなく、その後のクロスモーダル融合を促進する。 空間的不整合を緩和し、空間的関連地域における意味的相補的特徴を緩和し、相互の相互情報を増幅するクロスモーダル再構成融合モジュール(CMRF)を精巧に設計する。 KAISTとFLIRのベンチマーク実験の結果、WCCNetは最先端の手法よりも高い効率と競争精度で性能を発揮することが示された。

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