【摘 要】
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基于深度学习的神经网络模型极大地推动了行人检测领域的发展,然而现有方法往往依赖于大量昂贵的标注数据,并且忽视了不同数据域之间存在的巨大差异,使得在一个场景中训练得到的检测器难以适用于目标场景。针对上述问题,本文对半监督行人检测进行了以下几个方面的研究:（1）为了解决标注数据不足的问题,本文提出了一种显著性信息指导的半监督行人检测方法（Salience Guided Semi-supervised
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基于深度学习的神经网络模型极大地推动了行人检测领域的发展,然而现有方法往往依赖于大量昂贵的标注数据,并且忽视了不同数据域之间存在的巨大差异,使得在一个场景中训练得到的检测器难以适用于目标场景。针对上述问题,本文对半监督行人检测进行了以下几个方面的研究:（1）为了解决标注数据不足的问题,本文提出了一种显著性信息指导的半监督行人检测方法（Salience Guided Semi-supervised RPN,SGS-RPN）,通过引入显著性信息来指导校验模块的训练,并使用校验模块筛选出高质量的伪标注数据,从而帮助检测器进行有效的重新训练。（2）尽管当前存在许多具有丰富标注信息的开源数据集,然而由这些数据集训练得到的检测器无法直接应用到目标场景中。为了解决这个问题,本文提出了具有鲁棒性的跨域自适应方法（Robust Domain Adaptive Learning,Ro DAL）,该方法能够在特征空间中对不同数据域的行人特征进行对齐,使得对齐后源数据域的行人特征可以看作是目标数据域的数据,并帮助提升下游检测器的性能。（3）本文进一步探索跨域自适应方法在半监督行人检测任务中的应用,并提出了跨域行人图像转换方法（Domain-adaptive Pedestrian Image Translation,DPIT）,该方法能够在像素空间中建立数据域间的映射,使得转换后的行人样例能够接近目标数据域的数据分布,并为目标场景提供更加丰富的行人信息,从而解决目标场景中标注数据不足的问题。本文在多个标准行人检测上进行了大量实验,实验结果验证了本文所提出的模型的有效性。
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