文献记录(part45)--Pedestrian detection with super-resolution reconstruction for low-quality image
学习笔记，仅供参考，有错必纠
关键词:行人检测;低质量;SRGAN;Faster R-CNN
Pedestrian detection with super-resolution reconstruction for low-quality image
摘要
行人检测已经成为自动驾驶汽车、机器人、行人搜索和其他应用的基础技术。虽然有很多优秀的目标检测算法可以用于行人检测，但由于现实场景复杂，行人检测仍然是一个具有挑战性的问题，例如在低质量的监控视频中检测行人。
在本文中，我们旨在研究在低质量图像中行人检测这一具有挑战性的课题。低质量的图像被解释为那些用低分辨率相机、恶劣天气或模糊场景拍摄的图像，这使得很难从背景中区分行人。为了解决这个问题，我们首先引入playground (PG)数据集来进行低质量的图像检测。PG中的图像是使用两种不同的相机视图拍摄的，行人图像是在不同的时间段拍摄的，包括白天和晚上。该数据集共包含5,752张图像和31,041张标注。行人的平均大小为87 × 41，图像大小为480 × 640，说明这些图像都是远距离拍摄的。然后，我们提出了一种超分辨率检测(SRD)网络来提高低质量图像的分辨率，以帮助从模糊背景中区分行人。
最后，基于这些增强后的图像，我们采用并改进了Faster R-CNN网络来帮助被遮挡的行人重新定位。在新数据集上的实验结果证明了算法在低质量图像上的有效性和有效性。
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