HyperAIHyperAI
منذ 2 أشهر

خسارة الطرد: كشف المشاة في الحشد

Xinlong Wang; Tete Xiao; Yuning Jiang; Shuai Shao; Jian Sun; Chunhua Shen
خسارة الطرد: كشف المشاة في الحشد
الملخص

اكتشاف المشاة الفرديين في الحشود لا يزال مشكلة صعبة، نظرًا لأن المشاة غالبًا ما يتجمعون معًا ويحجبون بعضهم البعض في السيناريوهات الواقعية. في هذا البحث، نستكشف أولاً كيف يمكن أن تتأثر أحدث تقنيات اكتشاف المشاة بحجب الحشد من خلال التجارب، مما يوفر رؤى حول مشكلة حجب الحشد. ثم، نقترح خسارة انحدار حدود الصورة الجديدة مصممة خصيصًا لل-scenes الجماعية، والتي تُسمى الخسارة الدافعة (repulsion loss). تُحرك هذه الخسارة دافعين اثنين: الجذب نحو الهدف والدفع بعيدًا عن الأشياء المحيطة الأخرى. يمنع المصطلح الدافع الاقتراح من الانزياج نحو الأشياء المحيطة، مما يؤدي إلى تحديد موقع أكثر متانة في الحشود. كاشفنا الذي تم تدريبه باستخدام الخسارة الدافعة يتفوق على جميع الأساليب الرائدة بميزة كبيرة في حالات الحجب.

خسارة الطرد: كشف المشاة في الحشد | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI