کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6937854 | 1449889 | 2019 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Pedestrian detection with unsupervised multispectral feature learning using deep neural networks
ترجمه فارسی عنوان
تشخیص عابران پیاده با یادگیری ویژگی چندرسانه ای بدون نظارت با استفاده از شبکه های عصبی عمیق
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تشخیص چند منظوره عابر پیاده، شبکه های عمیق عصبی، حاشیه نویسی خودکار، همجوشی ویژگی معنایی، یادگیری بی نظیر،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
Multispectral pedestrian detection is an important functionality in various computer vision applications such as robot sensing, security surveillance, and autonomous driving. In this paper, our motivation is to automatically adapt a generic pedestrian detector trained in a visible source domain to a new multispectral target domain without any manual annotation efforts. For this purpose, we present an auto-annotation framework to iteratively label pedestrian instances in visible and thermal channels by leveraging the complementary information of multispectral data. A distinct target is temporally tracked through image sequences to generate more confident labels. The predicted pedestrians in two individual channels are merged through a label fusion scheme to generate multispectral pedestrian annotations. The obtained annotations are then fed to a two-stream region proposal network (TS-RPN) to learn the multispectral features on both visible and thermal images for robust pedestrian detection. Experimental results on KAIST multispectral dataset show that our proposed unsupervised approach using auto-annotated training data can achieve performance comparable to state-of-the-art deep neural networks (DNNs) based pedestrian detectors trained using manual labels.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Fusion - Volume 46, March 2019, Pages 206-217
Journal: Information Fusion - Volume 46, March 2019, Pages 206-217
نویسندگان
Yanpeng Cao, Dayan Guan, Weilin Huang, Jiangxin Yang, Yanlong Cao, Yu Qiao,