Key points are not available for this paper at this time.
لماذا لا يزال كشف المشاة يمثل تحديًا كبيرًا في المشاهد الواقعية؟ إلى أي مدى ستساعد الحلول الناجحة لاستنتاج العمق الأحادي في كشف المشاة؟ من أجل الإجابة على هذه الأسئلة، قمنا بتدريب كاشف للأجزاء القابلة للتشكيل يعمل بأحدث الطرز باستخدام تكوينات مختلفة من الصور الضوئية وسحب النقاط ثلاثية الأبعاد المرتبطة بها، بشكل مشترك ومستقل، بالاستفادة من مجموعة بيانات KITTI التي تم إصدارها مؤخرًا. نقترح استراتيجيات جديدة لزيادة العمق ودمج السياق التي تؤدي معًا إلى أداء كشف يتجاوز أداء الأنظمة المعتمدة على RGB فقط. تشير نتائجنا إلى أن إشارات العمق تمثل هدفًا واعدًا من المستوى المتوسط لأساليب كشف المشاة المستقبلية.
قام Premebida وآخرون (Mon,) بدراسة هذا السؤال.