【深度学习】---行人检测应用

该博客探讨了深度学习如何应用于行人检测,重点介绍了王晓刚的论文《Joint Deep Learning for Pedestrian Detection》。通过联合学习Feature extraction、deformation handling、occlusion handling和classification,该方法在处理行人检测,尤其是遮挡问题上有所突破。博客详细描述了深度模型结构,包括部分检测map、形变层和可见性推理,并提出了改进的DBN网络。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

行人检测综述

涉及论文

主要围绕王晓刚的几篇关于深度学习在行人检测的应用。

Ouyang, W. and X. Wang (2013). “Joint Deep Learning for Pedestrian Detection.” 2056-2063.*
Ouyang, W. and X. Wang (2012). A discriminative deep model for pedestrian detection with occlusion handling. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference on, IEEE.

Ouyang, W. and X. Wang (2013). Single-pedestrian detection aided by multi-pedestrian detection. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.

Walk, S., et al. (2010).New features and insights for pedestrian detection. Computer vision and pattern recognition (CVPR), 2010 IEEE conference on, IEEE.

Zeng, X., et al. (2013). “Multi-stage Contextual Deep Learning for Pedestrian Detection.” 121-128.

主要思路

利用深度学习的方法解决行人检测的Feature extraction, deformation handling, occlusion handling, and classification四个问题进行联合学习的思想,尤其处理occlusion handling遮挡的问题花费的篇幅比较多。
本次笔记主要围绕Joint Deep Learning for Pedestrian Detection这篇文章来进行讨论,其他几篇文章属于其前驱文章,有借鉴内容会详细说。

论文讨论

论文原文

http://www.cv-foundation.org/openacces

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值