Deep Convolutional Neural Networkを用いた歩行者検出の高精度化
01 Jan 2015 Human Detection Deep Learning Deep Convolutional Neural Networkを用いた歩行者検出の高精度化 従来の歩行者検出法では，Histogram of Oriented Gradients(HOG)特徴量をベースとしたSupport Vector MachineやDeformable Part Modelsが一般的に用いられてきました．しかし，2012年に行われた1,000クラスの物体認識コンテストでHintonらのグループが提案したCNNを用いた手法が高い性能を出しました．その後，CNNを用いた手法が様々な認識問題において用いられています．歩行者検出においても、CNNをベースとした手法が2013年の歩行者検出のベンチマークにおいてトップの性能を出しています．しかし，ベンチマークでトップの性能を出しているCNNベ
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http://www.vision.cs.chubu.ac.jp/FLABResearchArchive/Bachelor/B13/Paper/fukui.pdf
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