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本文提出的方法在Caltech和Citypersons行人检测数据集上进行了验证，其中标注是采用的基于中心线的紧致标注。这是当前最主流的行人检测数据集。采用的评估指标是单图虚检（FPPI）在[0.01,1]范围时的对数平均漏检率（MR-2）。
腾讯:按代表性Region划分的NMS-通过Proposal配对实现拥挤行人检测CrowdHumanMR=43.35AP=89.29Recall=93.33;CityPersonsR=11.1,HO=53.3标题：NMSbyRepresentativeRegion:TowardsCrowdedPedestrianDetectionbyProposalPairing机构：
重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要近年来，得益于卷积神经网络的强大表征能力，行人检测系统取得了突破性进展。一般而言，卷积神经网络的浅层特征映射表示图像的细节信息，深层特征映射表示图像的语义信息，并且深层特征与浅层特征皆是行人分类与定位任务中不可或缺的成分。
一、前言最近在做行人检测相关的东西，用到一个指标叫做missrateversusfalsepositivesper-image(FPPI)，但是搜了一圈网上发现相关的资料很少，所以自己再梳理一下这个指标相关的知识，也方便后续的人使用这个，如果有不对的地方欢迎指正。
分类问题里可以用precision-recall曲线，AP（AveragePrecision），检测问题里用MR-FPPI曲线。.一般来说，分数阈值越高，FPPI会越低，而Missrate会越高。.那么当评估一个识别方法时，通过设置不同的分数阈值，可以得到一组（MissRate，FPPI）值，从而可以画出MR-FPPI曲线...
大家通常还是分两步做。一步检测，一步重识别。全图中检测行人＋行人重识别放在统一框架下做得少的可能原因有两个：1.通常认为检测和识别是两个任务，大家要么研究detector，要么就研究recognizer，最后再连接在一起；2.更重要的是，即使采用handdrawn的行人框，重识别也没有解决得很好。
从TP、FP、TN、FN到ROC曲线、missrate、行人检测评估update2018年1月31日22:21:56最初版本是基于行人检测PiotrDollar大佬的论文和代码胡乱写的难免
行人检测（PedestrianDetection）论文整理，包含论文链接和代码地址。1.同步github地址2.相关科研工作者3.开放的代码4.PaperList5.论文5.1.[CVPR…
中国软件杯飞桨赛道非官方baseline，使用PaddleDetection提供的ppyolo算法训练行人检测模型-飞桨AIStudio-人工智能学习与实训社区AIStudio是基于百度深度学习平台飞桨的人工智能学习与实训社区，提供在线编程环境、免费GPU算力、海量开源算法和开放...
检测结果dt0：维度为n*5，n为输出的检测框数量，每一行为[xywhscore]thr表示重合程度的阈值，因为判断一个框是否真的检测到某一行人，还需要判断groundtruth和检测结果之间的IoU，所以需要用到重合程度的阈值mul：每个gt是否允许匹配多个dt，默认为0
本文提出的方法在Caltech和Citypersons行人检测数据集上进行了验证，其中标注是采用的基于中心线的紧致标注。这是当前最主流的行人检测数据集。采用的评估指标是单图虚检（FPPI）在[0.01,1]范围时的对数平均漏检率（MR-2）。
腾讯:按代表性Region划分的NMS-通过Proposal配对实现拥挤行人检测CrowdHumanMR=43.35AP=89.29Recall=93.33;CityPersonsR=11.1,HO=53.3标题：NMSbyRepresentativeRegion:TowardsCrowdedPedestrianDetectionbyProposalPairing机构：
重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要近年来，得益于卷积神经网络的强大表征能力，行人检测系统取得了突破性进展。一般而言，卷积神经网络的浅层特征映射表示图像的细节信息，深层特征映射表示图像的语义信息，并且深层特征与浅层特征皆是行人分类与定位任务中不可或缺的成分。
一、前言最近在做行人检测相关的东西，用到一个指标叫做missrateversusfalsepositivesper-image(FPPI)，但是搜了一圈网上发现相关的资料很少，所以自己再梳理一下这个指标相关的知识，也方便后续的人使用这个，如果有不对的地方欢迎指正。
分类问题里可以用precision-recall曲线，AP（AveragePrecision），检测问题里用MR-FPPI曲线。.一般来说，分数阈值越高，FPPI会越低，而Missrate会越高。.那么当评估一个识别方法时，通过设置不同的分数阈值，可以得到一组（MissRate，FPPI）值，从而可以画出MR-FPPI曲线...
大家通常还是分两步做。一步检测，一步重识别。全图中检测行人＋行人重识别放在统一框架下做得少的可能原因有两个：1.通常认为检测和识别是两个任务，大家要么研究detector，要么就研究recognizer，最后再连接在一起；2.更重要的是，即使采用handdrawn的行人框，重识别也没有解决得很好。
从TP、FP、TN、FN到ROC曲线、missrate、行人检测评估update2018年1月31日22:21:56最初版本是基于行人检测PiotrDollar大佬的论文和代码胡乱写的难免
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检测结果dt0：维度为n*5，n为输出的检测框数量，每一行为[xywhscore]thr表示重合程度的阈值，因为判断一个框是否真的检测到某一行人，还需要判断groundtruth和检测结果之间的IoU，所以需要用到重合程度的阈值mul：每个gt是否允许匹配多个dt，默认为0
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