Handling the speed-accuracy trade-off in deep-learning based pedestrian detection systems
Gestion du compromis vitesse- précision dans les systèmes de détection de piétons basés sur apprentissage profond
Résumé
The main objective of this thesis is to improve the detection performance of deep learning based pedestrian detection systems without sacrificing detection speed.
Detection speed and accuracy are traditionally known to be at trade-off with one another. Thus, this thesis aims to handle this trade-off in a way that amounts to faster and better pedestrian detection.
To achieve this, we first conduct a systematic quantitative analysis of various deep learning techniques with respect to pedestrian detection. This analysis allows us to identify the optimal configuration of various deep learning components of a pedestrian detection pipeline. We then consider the important question of convolutional layer selection for pedestrian detection and propose a pedestrian detection system called Multiple-RPN, which utilizes multiple convolutional layers simultaneously. We propose Multiple-RPN in two configurations -- early-fused and late-fused; and go on to demonstrate that early fusion is a better approach than late fusion for detection across scales and occlusion levels of pedestrians. This work furthermore, provides a quantitative demonstration of the selectivity of various convolutional layers to pedestrian scale and occlusion levels. We next, integrate the early fusion approach with that of pseudo-semantic segmentation to reduce the number of processing operations. In this approach, pseudo-semantic segmentation is shown to reduce false positives and false negatives. This coupled with reduced number of processing operations results in improved detection performance and speed (~20 fps) simultaneously; performing at state-of-art level on caltech-reasonable (3.79% miss-rate) and citypersons (7.19% miss-rate) datasets. The final contribution in this thesis is that of an anchor classification layer, which further reduces the number of processing operations for detection. The result is doubling of detection speed (~40 fps) with a minimal loss in detection performance (3.79% and 8.12% miss-rate in caltech-reasonable and citypersons datasets respectively) which is still at the state-of-art standard.
L'objectif principal de cette thèse est d'améliorer la précision des systèmes de détection de piétons à partir d'image, basés sur l'apprentissage profond sans sacrifier à la vitesse de détection.
Pour ce faire, nous effectuons d'abord une analyse quantitative systématique des diverses techniques de détection de piétons à partir d'image. Cette analyse nous permet d'identifier les configurations optimales des différentes composantes d'un système de détection de piétons. Nous examinons ensuite la question de la sélection des meilleures couches convolutionnelles pour extraire les caractéristiques visuelles pour la détection des piétons et proposons un système appelé Multiple-RPN, qui combine plusieurs couches convolutives simultanément.
Nous proposons le système Multiple-RPN en deux configurations - une fusion-tôt et une fusion-tardive; nous démontrons ensuite que la fusion-tôt est la plus performante, en particulier pour la détection de piétons de petites tailles et les cas d'occultation de piétons. Cette étude fournit aussi une évaluation quantitative de la sélection des couches convolutionnelles.
Nous intégrons ensuite l'approche de la fusion-tôt avec une étape de segmentation pseudo-sémantique pour réduire le cout de traitement. Dans cette approche, la segmentation pseudo-sémantique permet de réduire les faux positifs et les faux négatifs. Ceci, associé à un nombre réduit d'opérations, permet d'améliorer simultanément les performances de détection et la vitesse de traitement (~20 images/seconde) ; les performances sont compétitives avec celles de l'état de l'art sur les bases de données caltech-raisonable (3,79% de taux d'erreurs) et citypersons (7,19% de taux d'erreurs). La dernière contribution de cette thèse est la proposition d'une couche de classification des détections potentielles, qui réduit encore le nombre d'opérations de détection. Il en résulte une réduction de la vitesse de détection (~40 images/seconde) avec une perte minime de performance de détection (3,99% et 8,12% de taux d'erreurs dans les bases de données caltech-raisonable et citypersons respectivement) ce qui reste compétitif avec l'état de l'art.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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