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講演抄録/キーワード
講演名 2017-02-18 14:35
Part-aware CNN for Pedestrian Detection
Cong CaoYu WangJien KatoKenji MaseNagoya Univ.PRMU2016-167 CNR2016-34
抄録 (和) Pedestrian detection is a significant task in computer vision. In recent years, it is widely used in the applications such as monitoring system and automatic drive. Although it has been exhaustively studied over the past decade, the occlusion situation remains a very challenging problem. In order to deal with this problem, one convincing method is to utilize the parts based methods for the visible parts information, and furthermore to estimate the pedestrian position.
Many part-based pedestrian detection methods have been proposed in recent years. According to our analyses, clumsy part combining process have always been the problems to limit pedestrian detection performance. In this paper, we propose Part-aware CNN to solve this problem.
In this study, we focus on the part detector combination phase, which including a brand new method to reform the part detectors to the convolutional layer of the CNN and optimize the whole pipeline by fine-tuning the CNN. In experiments, it shows the astonishing effectiveness of optimization and robustness of occlusion handling. 
(英) Pedestrian detection is a significant task in computer vision. In recent years, it is widely used in the applications such as monitoring system and automatic drive. Although it has been exhaustively studied over the past decade, the occlusion situation remains a very challenging problem. In order to deal with this problem, one convincing method is to utilize the parts based methods for the visible parts information, and furthermore to estimate the pedestrian position.
Many part-based pedestrian detection methods have been proposed in recent years. According to our analyses, clumsy part combining process have always been the problems to limit pedestrian detection performance. In this paper, we propose Part-aware CNN to solve this problem.
In this study, we focus on the part detector combination phase, which including a brand new method to reform the part detectors to the convolutional layer of the CNN and optimize the whole pipeline by fine-tuning the CNN. In experiments, it shows the astonishing effectiveness of optimization and robustness of occlusion handling.
キーワード (和) Pedestrian detection / Body parts detection / CNN / / / / /  
(英) Pedestrian detection / Body parts detection / CNN / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 461, PRMU2016-167, pp. 87-90, 2017年2月.
資料番号 PRMU2016-167 
発行日 2017-02-11 (PRMU, CNR) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード PRMU2016-167 CNR2016-34

研究会情報
研究会 PRMU CNR  
開催期間 2017-02-18 - 2017-02-19 
開催地(和) 北海道大学 
開催地(英)  
テーマ(和) 実世界センシングと応用 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2017-02-PRMU-CNR 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Part-aware CNN for Pedestrian Detection 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Pedestrian detection / Pedestrian detection  
キーワード(2)(和/英) Body parts detection / Body parts detection  
キーワード(3)(和/英) CNN / CNN  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 曹 聡 / Cong Cao /
第1著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 王 ユ / Yu Wang /
第2著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 加藤 ジェーン / Jien Kato /
第3著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 間瀬 健二 / Kenji Mase /
第4著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
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講演者
発表日時 2017-02-18 14:35:00 
発表時間 25 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 IEICE-PRMU2016-167,IEICE-CNR2016-34 
巻番号(vol) IEICE-116 
号番号(no) no.461(PRMU), no.462(CNR) 
ページ範囲 pp.87-90 
ページ数 IEICE-4 
発行日 IEICE-PRMU-2017-02-11,IEICE-CNR-2017-02-11 


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