Learning Cross-Modal Deep Representations for Robust Pedestrian Detection

Abstract        本文提出了一種在不利照明條件下檢測行人的新方法。 我們的方法依賴於一種新型的跨模態學習框架，它基於兩個主要階段。 首先，給出一個多模態數據集，採用深度卷積網絡學習非線性映射，對RGB和熱圖之間的關係進行建模。 然後，所學習的特徵表示被遷移到第二個深度網絡，其接收RGB圖像作爲輸入，並輸出檢測結果。 以這種方式，學習到了對不良照明條件具有判別性和魯棒性的特徵。 重要的

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