Detección de peatones con aprendizaje de características multietapa no supervisado

La detección de peatones es un problema de considerable interés práctico. Añadiendo a la lista de aplicaciones exitosas de métodos de aprendizaje profundo en visión, reportamos resultados de vanguardia y competitivos en todos los principales conjuntos de datos de peatones con un modelo de red convolucional. El modelo utiliza algunos giros nuevos, como características multietapa, conexiones que saltan capas para integrar información global de forma con información local de motivos distintivos, y un método no supervisado basado en codificación escasa convolucional para preentrenar los filtros en cada etapa.