Open DeepTecher opened 5 years ago
SSA-CNN: Semantic Self-Attention CNN for Pedestrian Detection
提交日期：2019-02-25 团队：南洋理工大学
摘要：行人检测在诸如自动驾驶的许多应用中起着重要作用。我们提出了一种方法，将语义分割结果作为自我关注线索进行探索，以显着提高行人检测性能。具体而言，多任务网络被设计为从具有弱框注释的图像数据集联合学习语义分割和行人检测。语义分割特征图与相应的卷积特征图连接，为行人检测和行人分类提供更多的辨别特征。通过联合学习分割和检测，我们提出的行人自我关注机制可以有效识别行人区域和抑制背景。此外，我们建议将来自多尺度层的语义注意信息结合到深度卷积神经网络中以增强行人检测。实验结果表明，该方法在Caltech数据集上获得了6.27％的最佳检测性能，并在CityPersons数据集上获得了竞争性能，同时保持了较高的计算效率。
SSA-CNN: Semantic Self-Attention CNN for Pedestrian Detection
提交日期：2019-02-25 团队：南洋理工大学
摘要：行人检测在诸如自动驾驶的许多应用中起着重要作用。我们提出了一种方法，将语义分割结果作为自我关注线索进行探索，以显着提高行人检测性能。具体而言，多任务网络被设计为从具有弱框注释的图像数据集联合学习语义分割和行人检测。语义分割特征图与相应的卷积特征图连接，为行人检测和行人分类提供更多的辨别特征。通过联合学习分割和检测，我们提出的行人自我关注机制可以有效识别行人区域和抑制背景。此外，我们建议将来自多尺度层的语义注意信息结合到深度卷积神经网络中以增强行人检测。实验结果表明，该方法在Caltech数据集上获得了6.27％的最佳检测性能，并在CityPersons数据集上获得了竞争性能，同时保持了较高的计算效率。