为多视角行人检测优化摄像机配置
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。这项研究提出了一种基于 Transformer 的摄像头配置生成器,通过强化学习自主探索行为空间内的各种组合,并搜索训练数据集中给出最高检测精度的配置,实现多摄像头视角下行人检测的优化布局。
该研究提出了一种无需训练目标场景数据的多相机3D行人检测方法。通过新方法估计行人位置并投影到世界地面平面,同时利用行人再识别模型进行融合。实验结果表明,该方法在WILDTRACK数据集上优于现有通用检测技术,MODA为0.569,F分数为0.78。