Human Detection
Deep Learning
口頭発表
[ショートペーパー]歩行者検出におけるグランドチャレンジ
- Author
- 藤吉弘亘, 山下隆義, 山内悠嗣
- Publication
- パターン認識・メディア理解研究会, 2016
Download: PDF (Japanese)
大規模画像認識のコンペティションILSVRCにおける1,000クラス画像分類問題では, 2012年より深層学習によるアプローチが上位を占め, 2015年に発表された152層からなるResNetは人間の能力を超えた認識性能を獲得した. 歩行者検出においても同様に深層学習のアプローチが数多く提案されている. 歩行者検出問題は,歩行者クラスと背景に分離する2クラス分類問題であるが, その認識性能は人間の性能に達していない. 本稿では, これまでの歩行者検出技術を振り返りつつ, 歩行者検出タスクにおける問題を共有し, 歩行者検出におけるグランドチャレンジについて議論したい.