如何助力行人检测

如何助力行人检测(中文7000字,英文PDF)
摘要
利用图像中的额外特征被认为是提高传统行人检测方法的有效途径。然而，对于卷积神经网络而言，如何从这些额外特征中得到性能提升还缺乏一定的研究。本文的第一个贡献在于探讨了如何将额外的特征整合到基于卷积神经网络的行人检测框架之中。通过大量的实验，我们定量地评价了各种额外特征的影响。此外，我们提出了一种新型的网络体系结构，即hyperlearner，联合学习行人检测和给予的额外特征。通过多任务训练，hyperlearner能够利用给定的特征信息和提高检测性能没有额外的输入中的推理。在多个行人的基准上的实验结果证明了hyperlearner的有效性。