學習筆記，僅供參考，有錯必糾

關鍵詞:行人檢測;低質量;SRGAN;Faster R-CNN

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Pedestrian detection with super-resolution reconstruction for low-quality image

摘要

行人檢測已經成為自動駕駛汽車、機器人、行人搜索和其他應用的基礎技術。雖然有很多優秀的目標檢測算法可以用于行人檢測，但由于現實場景復雜，行人檢測仍然是一個具有挑戰性的問題，例如在低質量的監控視頻中檢測行人。

在本文中，我們旨在研究在低質量圖像中行人檢測這一具有挑戰性的課題。低質量的圖像被解釋為那些用低分辨率相機、惡劣天氣或模糊場景拍攝的圖像，這使得很難從背景中區分行人。為了解決這個問題，我們首先引入playground (PG)數據集來進行低質量的圖像檢測。PG中的圖像是使用兩種不同的相機視圖拍攝的，行人圖像是在不同的時間段拍攝的，包括白天和晚上。該數據集共包含5,752張圖像和31,041張標注。行人的平均大小為87 × 41，圖像大小為480 × 640，說明這些圖像都是遠距離拍攝的。然后，我們提出了一種超分辨率檢測(SRD)網絡來提高低質量圖像的分辨率，以幫助從模糊背景中區分行人。

最后，基于這些增強后的圖像，我們采用并改進了Faster R-CNN網絡來幫助被遮擋的行人重新定位。在新數據集上的實驗結果證明了算法在低質量圖像上的有效性和有效性。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的文献记录(part45)--Pedestrian detection with super-resolution reconstruction for low-quality image的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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