کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4947459 | 1439578 | 2017 | 30 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Filtered shallow-deep feature channels for pedestrian detection
ترجمه فارسی عنوان
فیلترهای کانال های ماهواره ای کم عمق برای تشخیص عابران پیاده
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تشخیص عابران پیاده سازی تقسیم بندی معناشناختی کانال های کم عمق آداپتور طبقه بندی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
The semantic segmentation task is highly related to detection and apparently can provide complementary information for detection. In this paper, we propose integrating deep semantic segmentation feature maps into the original pedestrian detection framework which combines feature channels with AdaBoost classifiers. Firstly, we develop shallow-deep channels by concatenating shallow hand-crafted and deep segmentation channels to capture appearance clues as well as semantic attributes. Then a set of manually designed filters are utilized on the new channels to generate more response feature maps. Finally a cascade AdaBoost classifier is learned for hard negatives selection and pedestrian detection. With abundant feature information, our proposed detector achieves superior results on Caltech USA 10x and ETH dataset.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 249, 2 August 2017, Pages 19-27
Journal: Neurocomputing - Volume 249, 2 August 2017, Pages 19-27
نویسندگان
Biyun Sheng, Qichang Hu, Jun Li, Wankou Yang, Baochang Zhang, Changyin Sun,