Un estudio de la generalización en la clasificación de peatones

Autores/as

  • Franco Ronchetti
  • Facundo Quiroga UNLP
  • Genaro Camele UNLP
  • Waldo Hasperué UNLP
  • Laura Lanzarini UNLP

Palabras clave:

Daimler, Inria, pedestrian detection, ResNet, SVM, transfer learning, TUD-Brussels

Resumen

Desde el surgimiento de los Histogramas de Gradientes Orientados (HOG, por sus siglas en inglés) en 2005 como el descriptor más utilizado para la detección de peatones, ha habido numerosas mejoras en el área. Sin embargo, las bases de datos disponibles para el entrenamiento no suelen ser suficientemente representativas, lo que dificulta su uso en un entorno real diferente al original.

Este artículo presenta un protocolo para evaluar cómo los modelos de detección de peatones generalizan entre diferentes bases de datos. Dicho protocolo consiste en entrenar un modelo con cada uno de los conjuntos de datos o combinaciones de los mismos y evaluar con la base de datos restante.

Analizamos la eficacia de los modelos de clasificación de peatones basado en descriptores HOG y/o LBP, y un SVM como clasificador base. Alternativamente, también hacemos uso de un modelo convolucional actual (ConvNets) para verificar que los resultados del protocolo son acordes al conjunto de datos y no al modelo.

Evaluamos los modelos con las tres bases de datos más utilizadas en el estado del arte: INRIA, Daimler y TUD-Brussels. Los resultados obtenidos muestran que si bien cada conjunto de datos contiene imágenes del mundo real, también contienen sesgos que dificultan que el modelo logre generalizar con otras bases de datos. Los modelos entrenados con dos bases de datos combinadas logran una eficacia ligeramente mejor al evaluar con el tercer conjunto restante frente a los modelos entrenados con un único conjunto de datos, ambos con los clasificadores SVM y ConvNets.

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Publicado

2021-03-07

Cómo citar

Ronchetti , F. ., Quiroga, F., Camele, G., Hasperué, W., & Lanzarini, L. . (2021). Un estudio de la generalización en la clasificación de peatones. Revista Cubana De Transformación Digital, 2(1), 33–45. Recuperado a partir de https://rctd.uic.cu/rctd/article/view/101