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, 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．