소규모 보행자 검출을 위한 체형 위상 위치화 및 시간적 특성 집합

보행자 검출에서 중요한 문제는 이미지와 비디오에서 약한 대비와 움직임 블러를 초래하는 소규모 객체의 검출입니다. 이는 우리의 견해에 따르면 부분적으로 깊게 뿌리내린 주석 편향(Annotation Bias)으로 인해 발생한다고 볼 수 있습니다. 이를 고려하여, 우리는 다중 규모의 보행자를 검출하기 위한 새로운 방법을 제안합니다. 이 방법은 체형 위상선 위치 결정(TLL, Somatic Topological Line Localization)과 시간적 특성 집합을 통합하여, 특히 카메라에서 상대적으로 멀리 있는 소규모 보행자에 대해 매우 효과적입니다. 또한, Markov Random Field(MRF) 기반의 후처리 방식을 도입하여 가림 현상(Occlusion)에서 생기는 모호성을 제거하였습니다. 이러한 방법론들을 종합적으로 적용함으로써, 우리는 Caltech 벤치마크에서 최고의 검출 성능을 달성하였으며, 소규모 객체의 성능을 크게 개선했습니다(누락률이 74.53%에서 60.79%로 감소). 또한, CityPersons 데이터셋에서도 경쟁력 있는 성능을 달성하였으며, KITTI 데이터셋에서도 주석 편향의 존재를 입증하였습니다.