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저자정보
YuChul Shin (Chungkang College of Cultural Industries) Eunju Lee (Chung-Ang University) Soojin Jang (Chung-Ang University) YoungBin Kim (Chung-Ang University) JuneHyoung Kwon (Chung-Ang University)
저널정보
중앙대학교 영상콘텐츠융합연구소 TECHART: Journal of Arts and Imaging Science TECHART: Journal of Arts and Imaging Science Vol.9 No.1
발행연도
2022.2
수록면
27 - 30 (4page)
DOI
10.15323/techart.2022.2.9.1.27

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The detection of many people or crowds increases the false-positive prediction rate owing to the creation of more bounding boxes. In this study, a loss function that reduces the false positive predictions of an object detection model is proposed. The proposed loss function induces not only the bounding box to be closer to the ground truth (GT) box but also the center point distance between the GT box and the overlapped adjacent object or other bounding boxes to be longer. In addition, a balanced feature pyramid was introduced to enhance the precision of object prediction. Applying the proposed method, 𝑡ℎ𝑒 log-average miss rate on false positive per image in [10<SUP>−2</SUP>, 100] was 1.89% lower while average precision and Jaccard index were 0.5% and 0.58% higher, respectively, than those of the conventional method, which indicates that it effectively reduces false positive predictions.
#Crowd detection #Pedestrian detection

목차

Abstract
1. Introduction
2. Proposed method
3. Experiments
4. Conclusion
References

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