Deep Learning
口頭発表
Pair-wise AttentionNetによる歩行者候補領域の高精度化
- Author
- 小芝駿王, 福井宏, 山下隆義, 藤吉弘亘, 村瀬洋
- Publication
- ビジョン技術の実利用ワークショップ, 2018
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Faster R-CNNベースの歩行者検出は，Region Proposal Network(RPN)で歩行者候補領域を検出し，歩行者候補領域に対して歩行者と背景の2クラス識別を行う．しかし，RPNで検出した領域にオクルージョンが発生していると，位置ずれが生じやすく，背景と誤識別することがある．そこで本研究では，繰り返し処理により矩形の補正と歩行者判定を同時に行うAttentionNetを活用し，誤識別を抑制する．一方で，従来のAttentionNetは矩形の左上と右下の座標位置の移動方向を独立して推定するため，オクルージョンが発生した歩行者領域に対して，正しい移動方向の推定ができない．そのため，本研究では，左上と右下の座標位置の移動方向を連動させたPair-wise AttentionNetを提案する．これにより，オクルージョンが発生した歩行者領域に対しても矩形の補正が可能となる．評価実験により提案手法は，従来手法では補正が困難な歩行者領域に対しても正確な矩形の検出を可能とし，オクルージョンが発生した歩行者領域に対する精度向上を確認した．