論文の概要: Contour-Guided Spectral Routing for Robust Real-Time Pedestrian Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.14383v1
- Date: Sun, 13 Sep 2026 08:38:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-16 07:15:05.806098
- Title: Contour-Guided Spectral Routing for Robust Real-Time Pedestrian Detection
- Title（参考訳）: ロバストリアルタイム歩行者検出のための輪郭誘導スペクトルルーティング
- Abstract要約: 運転シーンにおけるリアルタイム歩行者検出は、3つの複合障害モードによって制約される。
我々は一元化して検出器を定式化する。
emphcontour-guided spectrum routing view
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Real-time pedestrian detection in driving scenes is constrained by three coupled failure modes: tiny targets lose discriminative evidence, occlusion weakens geometric support, and weather or illumination changes distort appearance statistics. We formulate the detector through a unified \emph{contour-guided spectral routing} view rather than treating frequency processing, attention, and boundary reasoning as independent add-ons. The detector routes information in a prescribed order: spatial evidence is first augmented with global spectral context, deep representations then exchange spatial and spectral cues, and cross-scale fusion is finally conditioned on boundary--semantic disagreement. This ordering yields a compact representation pipeline in which low-frequency context stabilizes global structure while high-frequency evidence protects small-object contours. We further retain a wavelet-subband training transformation that perturbs low- and high-frequency coefficients independently, targeting appearance shifts caused by fog, rain, snow, and low illumination. The formulation exposes a single routing variable at each stage and distinguishes reusable signal transforms from the task-specific policy that decides where each signal is injected. On CityPersons, the proposed detector obtains 70.4 AP$_{50}$ and 44.2 AP$_{50:95}$, compared with 68.1 and 42.2 for RT-DETR, while the full wavelet-augmented configuration reaches 71.1 and 44.6.
- Abstract（参考訳）: 運転シーンにおけるリアルタイム歩行者検出は、3つの複合障害モードによって制限される。小さなターゲットは識別的証拠を失い、オクルージョンは幾何学的サポートを弱め、天気や照明は外観統計を歪ませる。
我々は、周波数処理、注意、境界推論を独立したアドオンとして扱うのではなく、統一された 'emph{contour-guided spectrum routing} ビューで検出器を定式化する。
検出器は所定の順序で情報をルートする: 空間的証拠はまずグローバルなスペクトルコンテキストで拡張され、深部表現は空間的およびスペクトル的手がかりを交換し、最終的に境界-意味的不一致でクロススケール融合が条件付けられる。
この順序付けは、低周波コンテキストが大域構造を安定化し、高周波エビデンスが小物体の輪郭を保護するようなコンパクトな表現パイプラインをもたらす。
さらに,霧,雨,雪,照明による外観変化をターゲットとして,低周波係数と高周波係数を独立に摂動するウェーブレットサブバンドトレーニング変換を継続する。
定式化は各段階で単一のルーティング変数を公開し、再利用可能な信号変換を各信号の注入先を決定するタスク固有のポリシーと区別する。
CityPersonsでは、提案された検出器は70.4 AP$_{50}$と44.2 AP$_{50:95}$を、RT-DETRでは68.1と42.2に対して、完全なウェーブレット増設構成は71.1と44.6である。
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