Learning Cross-Modal Deep Representations for Robust Pedestrian Detection

Abstract        本文提出了一种在不利照明条件下检测行人的新方法。 我们的方法依赖于一种新型的跨模态学习框架，它基于两个主要阶段。 首先，给出一个多模态数据集，采用深度卷积网络学习非线性映射，对RGB和热图之间的关系进行建模。 然后，所学习的特征表示被迁移到第二个深度网络，其接收RGB图像作为输入，并输出检测结果。 以这种方式，学习到了对不良照明条件具有判别性和鲁棒性的特征。 重要的

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