Weakly Supervised Dataset Collection for Robust Person Detection
要約
ロバストな人物検出を実現するアルゴリズムを構築するために、800万枚以上の画像を含むデータセットを公開。既存の検出器を用いた人物検出と、誤検出を抑制するためのデータ改良という2段階の収集プロセスに基づいて、870万枚の人物画像を収集。Weakly Supervised Person Dataset (WSPD)は、シンプルでありながら、人物検出の事前学習に有効であることがわかりました。事前学習された人物検出アルゴリズムの中で、WSPDで事前学習されたモデルは、完全に教師されたImageNetおよびEuroCity Personsデータセットで学習された同じモデルと比較して、Caltech Pedestrianで検証した場合、それぞれ13.38%および6.38%の精度向上を実現。
手法
定量的な評価結果
