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關鍵詞:行人檢測;低質(zhì)量;SRGAN;Faster R-CNN

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Pedestrian detection with super-resolution reconstruction for low-quality image

摘要

行人檢測已經(jīng)成為自動駕駛汽車、機器人、行人搜索和其他應用的基礎技術。雖然有很多優(yōu)秀的目標檢測算法可以用于行人檢測，但由于現(xiàn)實場景復雜，行人檢測仍然是一個具有挑戰(zhàn)性的問題，例如在低質(zhì)量的監(jiān)控視頻中檢測行人。

在本文中，我們旨在研究在低質(zhì)量圖像中行人檢測這一具有挑戰(zhàn)性的課題。低質(zhì)量的圖像被解釋為那些用低分辨率相機、惡劣天氣或模糊場景拍攝的圖像，這使得很難從背景中區(qū)分行人。為了解決這個問題，我們首先引入playground (PG)數(shù)據(jù)集來進行低質(zhì)量的圖像檢測。PG中的圖像是使用兩種不同的相機視圖拍攝的，行人圖像是在不同的時間段拍攝的，包括白天和晚上。該數(shù)據(jù)集共包含5,752張圖像和31,041張標注。行人的平均大小為87 × 41，圖像大小為480 × 640，說明這些圖像都是遠距離拍攝的。然后，我們提出了一種超分辨率檢測(SRD)網(wǎng)絡來提高低質(zhì)量圖像的分辨率，以幫助從模糊背景中區(qū)分行人。

最后，基于這些增強后的圖像，我們采用并改進了Faster R-CNN網(wǎng)絡來幫助被遮擋的行人重新定位。在新數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果證明了算法在低質(zhì)量圖像上的有效性和有效性。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的文献记录(part45)--Pedestrian detection with super-resolution reconstruction for low-quality image的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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