Multispectral Pedestrian Detection using Deep Fusion Convolutional Neural Networks (深度学习多光谱行人检测综述)

2023-11-16

 Now, salient detection methods most of current pedestrian detectors explored color images of good lighting, and they are very likely to be stuck with images captured at night, due to bad visibility of object. Such defect would cut these approaches off from the around-the-clock applications, e.g., self-driven car and surveillance system. In some sense, color and thermal image channels provide complementary visual information, so it is helpful to fuse the information of a visible camera with the information provided by a long-wavelength infrared.

  We want to take advantage of color and thermal to detect object by deep Neural networks. Now, we must answer the following two questions: when strong detectors getting by neural networks are involved, does color and thermal images still provide complementary information? To what extend the improvement should be expected by fusing them together? So, we can model the multispectral ped

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