Multi-scale Pedestrian Detection Method using Faster Region-Convolutional Neural Network

빠른 영역-합성곱 신경망을 이용한 다중 스케일 보행자 검출 방법

최근에 딥러닝 기술을 적용한 보행자 검출 연구가 활발히 진행되고 있다. 연구자들은 딥러닝 네트워크를 이용하여 보행자 오검출율을 낮추는 방법에 대해 지속적으로 연구하여 성능을 꾸준히 상승시켰다. 그러나 대부분의 연구는 다중 스케일 보행자가 분포되는 저해상도 영상에서 보행자를 제대로 검출하지 못하는 어려움이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 기존의 Faster R-CNN구조를 기반으로 하여 새로운 다중 특징 융합 레이어와 다중 스케일 앵커 박스를 적용하여 보행자 오검출율을 줄이는 MS-FRCNN(Multi-scaleFaster R-CNN)구조를 제안한다. 제안된 방식의 성능 검증을 위해 Caltech 데이터세트를 이용하여 실험한 결과, 제안된 MS-FRCNN방식이 기존의 다른 보행자 검출 방식보다 다중 스케일 보행자 검출에서 medium 조건하에 5%, all 조건하에 3.9% 나아짐을 알 수 있었다.