要約
群衆中の歩行者検出は非常に困難な課題である。本論文では、この問題に対処するために、検出器が提供するバウンディングボックスをより精緻に改良する新しい非最大値抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）アルゴリズムを提案する。本研究の貢献は以下の3点である：(1) 対象密度に応じて動的な抑制閾値をインスタンスに適用する適応的NMS（adaptive-NMS）を提案する；(2) 密度スコアを学習する効率的なサブネットワークを設計し、単一ステージおよび二段階検出器の両方に容易に組み込むことができる；(3) CityPersonsおよびCrowdHumanベンチマークにおいて最先端の結果を達成した。以上が翻訳内容です。ご確認ください。