Robust object representation by boosting-like deep learning architecture

This paper presents a new deep learning architecture for robust object representation, aiming at efficiently combining the proposed synchronized multi-stage feature (SMF) and a boosting-like algorithm. The SMF structure can capture a variety of characteristics from the inputting object based on the fusion of the handcraft features and deep learned features. With the proposed boosting-like algorithm, we can obtain more convergence stability on training multi-layer network by using the boosted samples. We show the generalization of our object representation architecture by applying it to undertake various tasks, i.e. pedestrian detection and action recognition. Our approach achieves 15.89% and 3.85% reduction in the average miss rate compared with ACF and JointDeep on the largest Caltech dataset, and acquires competitive results on the MSRAction3D dataset

Optimisation de Base de Donnée pour la Détection de Piétons temps-réel

International audienceThis paper tackles data selection for training set generation in the context of nearreal-time pedestrian detection through the introduction of a training methodology: FairTrain.After highlighting the impact of poorly chosen data on detector performance, we will introduce anew data selection technique utilizing the expectation-maximization algorithm for data weighting.FairTrain also features a version of the cascade-of-rejectors enhanced with data selection principles.Experiments on the INRIA and PETS2009 datasets prove that, when ne trained, a simple HoG-based detector can perform on par with most of its near real-time competitors.Ce document traite de la sélection de données pour la génération de l’ensembled’entraînement dans le contexte de la détection des piétons en temps-réel grâce a l’introductiond’une méthodologie: FairTrain. Après avoir souligné l’impact des données mal choisies sur lesperformances des détecteurs, nous allons présenter une nouvelle technique de sélection de donnéespondéré par l’algorithme d’expectation-maximization. FairTrain propose également une versionde cascade-de-rejecteurs améliorée avec des principes de sélection de données. Les expériencessur les bases de données INRIA et Caltech prouvent que, lorsqu’ils sont bien formés, un simpledétecteur basé sur des HoGs fonctionne aussi bien que ses concurrents temps-réel