行人检测“Joint Deep Learning for Pedestrian Detection”

动机：行人检测中的特征提取，形变处理，遮挡处理和分类联合学习。深度网络可以将各部分放到不同的网络层并使用BP进行优化。

相关工作：
用于行人检测的特征：Haar,HOG,SIFT,一阶颜色特征如颜色直方图，二阶颜色特征如CSS,co-occurence特征，纹理特征LBP，其他形式的特征包括协方差，深度图，分割结果，3D几何，深度学习局部最大或平均池化特征。这些特征没有考虑行人的形变特征。
处理形变：DPM
处理遮挡：主要用part进行处理

方法描述
文章深度网络框架如下图所示，每层功能描述如下：
1.filtered data map的获取:第一个卷积层对三通道的输入图像使用9*9*3的滤波器，输出64个特征图，激活函数用tanh(x)
2.特征图获取：平均池化
3. part detection map:第二个卷积层，20个part filters进行卷积
4. part score:形变处理层
5. 估计标签：可视化推理，某bbox是否包含行人

准备输入数据
输入的图像数据包含三个通道：YUV尺寸为84*28尺寸的Y通道，YUV三通道42*14串联空白加零，4个边缘图串成42*24大小图像。

生成part检测图
第二个卷积层的part滤波器具有不同的大小，设计了三层不同尺寸的滤波器，如下图 所示，上层的滤波器包含下层滤波器的部分，上层的parts是有可能存在的遮挡情况。

deformation 层
形变层输入P个part检测图输出得分 s=s1,...,sp ,2D summed map是part检测图和形变图的加和，即：
Bp=Mp+∑cn,pDn,p (1)
Dn,p 表示part p的第n个形变图， sp 由 Bp 全局最大池化得到：
sp=maxx,ybx,yp
part位置：
(x,y)p=argmaxx,ybx,yp
cn,p,Dn,p 都是可学到的参数。

形变层可表示为DPM中的二次形变约束，即：

可用公式（1）表示为如下形式：

过程如下图所示:

Visibility推理及分类
part j在l层的得分和visibility表示为 slj,hlj ,l层part的visibility为 hl=[hl1,...,hlPl]T ，BP模型如下：

论文的方法增加part 2层和3层的隐含节点，这样可以将1层和2层的信息直接传播到分类器，如下图，用白色节点表示：

在论文中，特征，形变模型，visibility关系联合学习，为了学习两个卷积层和形变层的参数，通过得分s进行反向传播：

实验结果
在Caltech上的实验结果对比如下：