行人检测论文阅读--《Bi-box|行人检测论文阅读--《Bi-box Regression for Pedestrian Detection and Occlusion Estimation》
论文地址：https://cse.buffalo.edu/~jsyuan/papers/2018/Bi-box%20Regression%20for%20Pedestrian%20Detection.pdf
这篇论文被2018 ECCV 收录
一、文章出发点： 针对行人遮挡问题（occlusions），提出一种新颖的行人检测和遮挡估计的方法，通过回归两个bounding boxes分别定位全身和行人的可见部分。
二、创新点： 1. 一个CNN包含两个分支：全身和可见部位估计
2. 一种新的训练策略，对两个分支的分数有效融合，改进行人检测的表现
3. 提出一种新的选择positive pedestrian proposal准则，有效提升遮挡行人检测
三、方法介绍：
1. 总体介绍
整个网络结构分成两个任务分支：行人全身及可见部位估计。
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用于特征提取的基础网络为：VGG16
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文章在proposed approach部分中提到，本文采用Fast RCNN框架（Fast RCNN产生proposals是通过selective search）
2. 网络输入部分
特别注意输入部分：input image和 proposals。此处proposals是什么呢？
原文：A set of region proposals which possibly contain pedestrians are generated for an input image by a proposal generation approach (e.g. [38, 4]). 参考论文38和4分别是：Is faster rcnn doing well for pedestrian detection?和Illuminating Pedestrians via Simultaneous Detection & Segmentation . 这两篇论文产生region proposals的方法都是Faster RCNN中用到的--RPN！也就是说，本文的proposals是由RPN产生的，而网络框架是Fast RCNN, 其实Faster RCNN = RPN+Fast RCNN. 所以本文可以看做是使用Faster RCNN来做的。（个人理解）
对于两个分支，每个分支都由分类和bounding box 回归组成，和Fast RCNN检测部分一致。
3. 两个分支的分数融合
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这种融合方式与Illuminating Pedestrians via Simultaneous Detection & Segmentation相同
即，针对每个proposal，分别计算出属于全身和可见部分的softmax分数，再通过一个softmax操作融合，这种做法可以使两个分支互补，提高行人检测正确率。
四、训练： 每个行人图片有两个bounding box，分别标注了全身和可见部位。每个ground truth如下左图：
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全身估计分支：positive pedestrian proposals
可见部位估计分支：both positive and negative pedestrian proposals.
未完待续。。。
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