17日前

NOH-NMS:近傍物体幻覚を用いた歩行者検出の向上

Penghao Zhou, Chong Zhou, Pai Peng, Junlong Du, Xing Sun, Xiaowei Guo, Feiyue Huang
NOH-NMS:近傍物体幻覚を用いた歩行者検出の向上
要約

グリーディNMS(Greedy-NMS)には本質的なジレンマが存在する。すなわち、NMSの閾値を低く設定すると再現率(recall)が低下するリスクが高まる一方、閾値を高く設定すると偽陽性(false positives)が増加する。この問題は、人物検出において特に顕著である。なぜなら、人物の密度がより急激に変化するためである。しかし、従来のNMSに関する研究では、近傍に他の人物が存在するという要因を考慮していない、あるいは曖昧にしか考慮していない。そこで本研究では、近傍に存在する物体をガウス分布によって明確に特定する「Nearby Objects Hallucinator(NOH)」を提案する。さらに、NOH-NMSを導入することで、他の物体が高確率で存在すると予測される領域に対して、抑制を動的に緩和する。従来のグリーディNMSと比較して、本手法は最先端の性能を実現し、CrowdHumanデータセットにおいてAPは3.9%向上し89.0%に達し、再現率は5.1%向上して92.9%、またMR⁻²は0.8%向上して43.9%となった。