May, 2024

想象看见：通过对抗特征补全实现被遮挡行人检测

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TL;DR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。
pedestrian detectionocclusionfeature completionadversarial learningstate-of-the-art results
发现论文，激发创造
  • 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

  • PedHunter：拥挤场景下抗遮挡行人检测器

    该论文提出了一种名为 PedHunter 的有效和高效检测网络，引入了强大的遮挡处理能力来检测拥挤场景中的行人，采用掩码引导模块增强骨干网络的特征表示学习，改进正样本的质量提高分类准则，采用模拟遮挡数据来提高遮挡鲁棒性，在三个行人检测数据集上取得了最先进的结果，并发布了一个包含超过 162k 高质量手动标记实例的新行人数据集 SUR-PED，以便于进一步研究监视场景中的遮挡行人检测。

    Sep, 2019

  • 用于遮挡行人检测的特征校准网络

    本文介绍了一种基于深度学习框架的新型特征学习方法 - 特征校准网络 (FC-Net)，该方法能够自适应检测含有多种遮挡情况的行人。作者通过引入自激活模块和特征校准模块，在学习特征时能够突出行人可见部分，压制遮挡部分。实验结果表明，在 CityPersons 和 Caltech 数据集上，FC-Net 在遮挡行人检测准确率上提高了 10%，同时在无遮挡情况下的检测表现仍然出色。

    Dec, 2022

  • Occlusion-aware R-CNN: 检测人群中的行人

    本文提出一种新的遮挡感知 R-CNN (OR-CNN) 检测算法来提高人群中行人检测的准确率，其中使用的新型聚合损失来将建议的探测框紧密地与相应的对象定位；使用新的部分遮挡感知 ROI 池化单元来整合人体结构的前期结构信息以及可见性预测到网络中来处理遮挡，此检测器在三个行人检测数据集上达到了最新的结果，并且在 Caltech 上与最新技术持平。

    Jul, 2018

  • 可视化无形：遮挡车辆分割与恢复

    本文提出了一种新颖的迭代多任务框架，用于完成遮挡车辆的分割掩膜并恢复其不可见部分的外观，并在包含合成和真实世界图像的数据集上表明了我们的方法优于现有方法，同时也证明了外观恢复方法在遮挡车辆跟踪中的应用价值。

    Jul, 2019

  • 使用无监督多阶段特征学习进行行人检测

    本文利用卷积网络模型，采用多阶特征提取，全局形状信息和本地独特的纹理信息相结合以及基于卷积稀疏编码的无监督方法来预训练过滤器，取得了所有主要行人数据集上的最先进和有竞争力的结果，从而解决了行人检测的实际问题。

    Dec, 2012

  • 遮挡人体姿态估计的全面框架

    本文提出了一个综合框架 DAG (Data, Attention, Graph)，用于解决因遮挡引起的性能降级问题。通过模拟遮挡场景，引入了掩蔽关节与实例粘贴数据增强技术；通过自适应判别注意力模块 (ADAM) 有效增强目标个体的特征；通过特征引导的多跳图卷积网络 (FGMP-GCN) 充分探索身体结构的先验知识，并提高姿势估计结果。通过在三个用于遮挡人体姿势估计的基准数据集上进行了广泛的实验，我们证明了所提出的方法优于现有的方法。代码和数据将公开提供。

    Dec, 2023

  • 基于时空特征的遮挡像素重建端到端框架用于改进行人再识别

    本研究提出了一种有效的 RGB 图像 / 视频的遮挡检测和重建框架，采用卷积神经网络进行遮挡检测，Conv-LSTM 和自编码器用于重建遮挡帧和使用条件生成对抗网络微调和修复重建的 RGB 帧，通过与其他先进技术比较分析，我们的方法在各种数据集上展现出鲁棒性，成为现实生活监控系统应用的优秀选择。

    Apr, 2023

  • 探索基于人类视觉特征的行人检测

    基于人类注意力系统中的中心环绕机制，提出使用平均对比度图来挑战街景中的行人检测，并从局部、统计学和多通道等方面设计描述子，引入基于网格单元的多方向和多尺度对比度方案，得到了最优化检测器，并在 INRIA 和 Caltech 行人数据集上取得了业内领先的性能表现。

    Jan, 2015

  • 示例引导的对比学习用于行人检测

    本研究提出了一种基于对比学习的方法，将代表行人外观的先验知识转化为示例字典，通过最小化不同外貌之间的语义距离来消除外观多样性，从而有效地检测行人。

    Nov, 2021