當然這也帶來了模型參數(shù)大小和訓練時間的增加，屬于 speed–accuracy trade－off。該團隊也嘗試過其他的改進方式，但最終還是選擇了實用性更強的 CBNet，該方法不用再額外擔心預訓練權重的問題。

該團隊選擇了性價比較高的雙 backbone 模型結構。

3． 數(shù)據(jù)增強

該團隊發(fā)現(xiàn) Pixel－level 的增強方式導致了性能結果大幅下降，因此沒有在這個方向繼續(xù)嘗試。

而圖像增強方式 Retinex，從視覺上看帶來了圖像增強，但是該方法可能破壞了原有圖片的結構信息，導致最終結果沒有提升。

于是，該團隊最終選擇了 Spatial－level 的增強方式，使得結果有一定的提升。

實驗細節(jié)

1． 將 Cascade rcnn ＋ DCN ＋ FPN 作為 baseline；

2． 將原有 head 改為 Double head；

3． 將 CBNet 作為 backbone；

4． 使用 cascade rcnn COCO－Pretrained weight；

5． 數(shù)據(jù)增強；

6． 多尺度訓練 ＋ Testing tricks。

實驗結果

下圖展示了該團隊使用的方法在本地驗證集上的結果：

該團隊將今年的成績與去年 ICCV 2019 同賽道冠軍算法進行對比，發(fā)現(xiàn)在不使用額外數(shù)據(jù)集的情況下，去年單模型在 9 個尺度的融合下達到 11．06，而該團隊的算法在只用 2 個尺度的情況下就可以達到 10．49。

未來工作

該團隊雖然獲得了不錯的成績，但也基于已有的經(jīng)驗提出了一些未來工作方向：

1． 由于數(shù)據(jù)的特殊性，該團隊嘗試使用一些增強方式來提高圖片質(zhì)量、亮度等屬性，使圖片中的行人更易于檢測。但結果證明這些增強方式可能破壞原有圖片結構，效果反而降低。該團隊相信會有更好的夜間圖像處理辦法，只是還需要更多研究和探索。

2． 在允許使用之前幀信息的賽道二中，該團隊僅使用了一些簡單的 IoU 信息。由于收集這個數(shù)據(jù)集的攝像頭一直在移動，該團隊之前在類似的數(shù)據(jù)集上使用過一些 SOTA 的方法，卻沒有取得好的效果。他們認為之后可以在如何利用時序幀信息方面進行深入的探索。

3． 該領域存在大量白天行人檢測的數(shù)據(jù)集，因此該團隊認為之后可以嘗試 Domain Adaption 方向的方法，以充分利用行人數(shù)據(jù)集。

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