ECCVAug, 2020

面向人群行人检测的可见特征引导

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TL;DR提出了一种称为 Visible Feature Guidance (VFG) 的机制，通过可见性特征对人行检测任务中的 Bounding Box 进行可视回归，使用 Hungarian algorithm 关联人体部位，能够提高人行检测的性能。
pedestrian detectionvisible feature guidancebounding boxnmsparts association
发现论文，激发创造
  • 人群中的属性感知行人检测

    针对密集环境下行人检测中存在的遮挡和高度拥挤等问题，本文提出了一种基于属性感知的行人检测器，采用深度学习框架，利用属性特征进行检测和区分，引入了基于属性特征的非极大值抑制，设计了一种新的数据集以缓解训练过程中的困难，实验表明该方法在行人检测方面优于目前的最新方法。

    Oct, 2019

  • 变分行人检测

    本文基于变分推理的视角，利用自编码变分贝叶斯算法提出了一种高效的行人检测算法，将密集检测框作为潜在变量，提高了现有基于交并比的器检测方法在人群密集情况下的效率。实验证明：该算法可用于单阶段检测器，同时也能提高双阶段检测器性能表现。

    Apr, 2021

  • 通过代表区域的 NMS：通过候选框配对实现拥挤行人检测

    本文提出了一种新的代表区域 NMS 方法，利用较少被遮挡的可见部分，有效地去除冗余框而不带来太多的误报，同时还提出了一种新颖的配对框模型，以同时预测行人的全身和可见框，并在充满挑战的 CrowdHuman 和 CityPersons 基准测试上表明了所提出的方法在人群密集情况下的行人检测是有效的。

    Mar, 2020

  • 姿态引导的可见部位匹配用于遮挡人员识别

    该论文提出一种基于姿态引导可见部分匹配 (PVPM) 方法，该方法在端到端框架中通过姿态引导注意力和自我挖掘部分可视性来共同学习判别特征以识别受遮挡的人物。实验结果表明，该方法在三个报道的受遮挡基准测试中达到了与最先进方法相媲美的性能。

    Apr, 2020

  • 面向遮挡行人检测的掩模引导注意力网络

    本文介绍了一种基于注意力网络的被遮挡行人检测方法，具备在 CityPersons 和 Caltech 两个数据集上超过现有方法的鲁棒性能

    Oct, 2019

  • 通过未充分利用的输出特征提升众包分析中的检测

    基于检测方法的人群分析研究，通过利用输出特征和检测方法的潜力展示了在不同的人群分析任务中，如人群计数、定位和检测中，Crowd Hat 模块通过混合的 2D-1D 压缩技术和区域自适应的 NMS 阈值以及解耦 - 对齐的范式来提供评估数据和实际效能。

    Aug, 2023

  • 想象看见：通过对抗特征补全实现被遮挡行人检测

    我们提出了一种基于特征补全和对抗学习的行人检测方法，通过对被遮挡区域进行特征补全，实现了行人特征的对齐，实验证明该方法在重度遮挡场景下取得了显著改进，并在多个数据集上达到了最先进的结果。

    May, 2024

  • 感知焦点：学习可见性感知的部位特征，用于局部人员重新识别

    本文提出了一种 Visibility-aware Part Model (VPM)，该方法通过自我监督学习可以感知区域的可见性以提取区域级特征，并专注于两个图像上的共享区域，有助于部分重新识别任务的更高准确度。

    Apr, 2019

  • 通用化多相机三维行人检测

    提出了一种多相机 3D 行人检测方法，该方法不需要使用目标场景的数据进行训练，通过基于人体姿势和来自现成单目检测器的人物包围框的新启发式方法在地面平面上估计行人位置，然后将这些位置投影到世界地面平面，并用新的团覆盖问题公式进行融合，同时还提出利用域通用的行人再识别模型在融合期间对行人外貌的选择性步骤，评估表明，在具有挑战性的 WILDTRACK 数据集上，所提出的方法获得了 0.569 的 MODA 和 0.78 的 F 分数，优于现有的最先进的通用检测技术。

    Apr, 2021

  • Beta R-CNN：从另一角度审视行人检测

    该研究提出了一种基于 2D beta 分布的新颖表示方法，即 Beta Representation，它通过显式构建全身和可见框之间的关系，并通过给像素分配不同的概率值来强调中心可视质心，从而在拥挤场景中区分高度重叠的实例，进而提高行人检测的性能。此外，研究还提出了一种新的基于 Beta Representation 的 NMS 策略以及 Beta R-CNN 系统，使其在遮挡和拥挤场景中的行人检测中表现出色。

    Oct, 2022