Fugu-MT 論文翻訳(概要): Imagine the Unseen: Occluded Pedestrian Detection via Adversarial Feature Completion

論文の概要: Imagine the Unseen: Occluded Pedestrian Detection via Adversarial Feature Completion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01311v1
Date: Thu, 2 May 2024 14:20:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-03 16:24:55.038572
Title: Imagine the Unseen: Occluded Pedestrian Detection via Adversarial Feature Completion
Title（参考訳）: 敵対的特徴の完成による歩行者検出の失敗を想像してみよう
Authors: Shanshan Zhang, Mingqian Ji, Yang Li, Jian Yang,
Abstract要約: そこで本稿では,歩行者の特徴を異なる閉塞パターンに整合させるため,閉鎖領域の特徴を完備する。完成した特徴と実際の完全に見える特徴とのギャップを狭めるために,逆学習法を提案する。本稿では,CityPersons,Caltech,CrowdHumanの各データセットに関する実験結果について報告する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 31.488897675973657
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Pedestrian detection has significantly progressed in recent years, thanks to the development of DNNs. However, detection performance at occluded scenes is still far from satisfactory, as occlusion increases the intra-class variance of pedestrians, hindering the model from finding an accurate classification boundary between pedestrians and background clutters. From the perspective of reducing intra-class variance, we propose to complete features for occluded regions so as to align the features of pedestrians across different occlusion patterns. An important premise for feature completion is to locate occluded regions. From our analysis, channel features of different pedestrian proposals only show high correlation values at visible parts and thus feature correlations can be used to model occlusion patterns. In order to narrow down the gap between completed features and real fully visible ones, we propose an adversarial learning method, which completes occluded features with a generator such that they can hardly be distinguished by the discriminator from real fully visible features. We report experimental results on the CityPersons, Caltech and CrowdHuman datasets. On CityPersons, we show significant improvements over five different baseline detectors, especially on the heavy occlusion subset. Furthermore, we show that our proposed method FeatComp++ achieves state-of-the-art results on all the above three datasets without relying on extra cues.
Abstract（参考訳）: 近年,DNNの開発により歩行者検出が著しく進展している。しかし, 閉鎖シーンにおける検出性能は, 歩行者のクラス内ばらつきを増大させるため, 歩行者と背景ゴミの正確な分類境界を見つけるのを妨げているため, まだまだ不十分である。クラス内ばらつきの低減の観点から, 歩行者の特徴を異なる閉塞パターンに整合させるため, 閉塞領域の特徴を完備化することを提案する。機能補完の重要な前提は、隠された領域を見つけることである。本分析から,異なる歩行者提案のチャネル特徴は,可視部でのみ高い相関値を示すため,閉塞パターンのモデル化に特徴相関を用いることができる。完全可視的特徴と実完全可視的特徴とのギャップを狭めるために,実完全可視的特徴との識別が困難となるような生成物で隠蔽的特徴を完遂する逆学習法を提案する。本稿では,CityPersons,Caltech,CrowdHumanの各データセットに関する実験結果について報告する。 CityPersonsでは,5種類のベースライン検出器,特に重閉塞サブセットに対して顕著な改善が見られた。さらに,提案手法であるFeatComp++は,上記の3つのデータセットのすべてに対して,余分な手がかりに頼らずに最先端の結果が得られることを示す。

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