機械知覚&ロボティクスグループ
中部大学

Human Detection Deep Learning 口頭発表

Repulsion Lossを導入した Single Stage Headless構造による遠方歩行者検出

Author
木村秋斗, 平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘
Publication
画像センシングシンポジウム(SSII), 2020

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歩行者検出は,画像上に存在する歩行者の位置を検出する技術である.そのため,自動運転では前方にいる歩行者を検出し,車を停止させるなど,自動運転の安全性を確保するために必要な技術であると言える.特に,車が高速で運転している場合は,歩行者と車が近づく時間が短くなる.そのため,自動車周辺の歩行者検出だけでなく,遠方にいる歩行者を検出することは重要である.しかし,遠方にいる歩行者は画像上では領域が小さく,従来の歩行者検出手法では,有効な特徴を得ることができない.また,従来の歩行者検出手法では,歩行者同士が重なっている場合に,複数の歩行者の特徴をまとめて一つにして検出することがある.これにより遠方の小さな物体の検出精度が低下する.
 本研究はSingle Stage Headless face detector(SSH)を基に,Repulsion Lossを損失関数に追加した手法を用いて遠方歩行者検出を行う.提案手法では,CityPersonsデータセットによる,SSHの遠方歩行者検出に最適な値の調査を行う.次に,遠方歩行者検出に最適な値に調整したSSHの損失関数にRepulsin Lossを追加した.評価実験の結果,提案手法は遠方歩行者検出に有効であることを確認した.

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