Learning Appearance in Virtual Scenarios for Pedestrian Detection

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1 Learning Appearance in Virtual Scenarios for Pedestrian Detection
草富 省吾

2 はじめに Javier Marin, David Vazquezらによって提案[CVPR2010] なにをするものなのか どのように
Virtual world に Virtual Pedestrian を配置 配置された Virtual Pedestrian を学習サンプルとして収集 収集された学習サンプルから識別器を構築

3 手法の流れ

4 手法の流れ

5 データベース Real image Daimler dataset Virtual image Virtual dataset

6 Daimler dataset 歩行者検出のためのデータセット

7 Daimler dataset

8 データベース Real image Daimler dataset Virtual image Virtual dataset

9 Virtual dataset Virtual world Virtual camera Virtual Pedestrian

10 Virtual world Half-Life 2（First Person Shooter game） modという拡張機能を利用
建物，車，人などのオブジェクトを配置 仮想的な世界を構築 物理法則に従う

11 Virtual camera 車載カメラ視点 解像度 : 640 x 480 camera

12 Virtual pedestrian Half-Life 2の18人のモデルと19セットの服の組み合わせを使用
groundtruthは自動で得られる

13 生成された歩行者画像

14 生成された背景画像

15 Cropped pedestrians & Background frames
実験 HOG特徴量と線形SVM識別器を用いる ブートストラップを用いて学習サンプル追加 Daimlerのデータセットで学習した場合と比較 入力はDaimler dataset, PASCAL dataset Training Set Cropped pedestrians & Background frames Training process 1st round:cropped pedestrians / cropped background & Bootstrapping: additional cropped Background Testing sets Daimler 15660 & 6744 15660 / & 15660 Full set : frames Mandatory set : 974 frames Virtual 3200 & 2049 3200 / & 15660

16 結果 Daimler datasetと同精度 切り出しの手間を省きながら，従来のデータセットと同性能
DC = Daimler criteria PC = PASCAL criteria 切り出しの手間を省きながら，従来のデータセットと同性能

17 検出結果

18 まとめ 生成モデルを用いた検出は有効 色々な見えの人を学習することが可能 実環境に近い学習サンプルを収集することができる 階段を登る人
坂を下る人 実環境に近い学習サンプルを収集することができる

19

20 Author David Geronimo Antonio M. Lopez Javier Marin no image
David Vazquez

21 Half-Life 2 Valve softwareによって開発 400万本の売り上げ 物理エンジン 2004年：Windows版発売
2008年：Xbox360版発売 2010年：Mac OS X版発売 物理エンジン Source Engine