文章：Traffic Signs and Pedestrians Vision with Multi-Scale Convolutional Networks（Snowbird 11）（2页）

作者：Pierre Sermanet , Koray Kavukcuoglu and Yann LeCun

卷积网络：

卷积网络是受生物启发的多阶段体系结构，能够自动学习不变特征的层次结构。目前多种主流的方法使用手工提取的特征，比如HOG或者SIFT特征，卷积网络能够从数据中学习每个层次上的特征，这些特征能够根据任务的不同进行去微调。

传统的卷积网络只是将第2个阶段的特征送入到分类器中，本文中改进了此方法，同时将第1个阶段的特征送入到分类器中。我们将这种多尺度的卷积网络应用到交通路标分类和行人检测中；在道路标志方面，其效果比人为表现（human performance）优秀，创造了新的准确度记录。在行人检测方面，如果配合使用无监督的预训练（pre-training）和 卷积预测稀疏编码（Convolutional Predictive Sparse Coding）[1]，也能使得精度显著增加。

卷积网络的实现：EBLearn C++ open-source package [2].

图1： A 2-stage multi-scale ConvNet architecture.The input is processed in a feed-forward manner through  two stage of convolutions and subsampling, and finally classified with a linear classifier. The output of the 1st stage is also fed directly to the classifier as higher-scale features.

任务一：交通路标的识别

交通路标的识别是一个相对受限的问题，因为每个路标都是唯一的、死板的、表面没什么变化，GTSRB是一个新的realistic数据库，库中的图像被现实世界的因素所影响，比如角度变化，照明条件(饱和度、低对比度)，运动模糊，遮挡，阳光耀眼，物理伤害，颜色褪色，涂鸦，贴纸和一个分辨率低至15 x15的输入。如图2a所示：

图2a. Difficult road sign examples in GTSRB coming from real-word perturbations

GTSRB交通图标分类任务第一阶段的比赛在2011年1月召开，我们的系统获得了第二名，准确率为98.97%（第一名为98.98%），高于人为表现，使用的是：32*32的彩色输入图像。之后的实验中，通过改用灰度图像和增加网络容量（network capacity），准确率达到99.17%。见图2b。

图2b. Official top 7 results and new accuracy record after GTSRB Phase 1 (99.17%).

任务二：行人检测

我们也将多尺度的卷积网络应用到 the INRIA 行人检测任务中。此外，我们使用ConvPSD（即Convolutional Predictive Sparse Coding：卷积预测稀疏编码）方法进行无监督的预训练，初始化网络的权重，创造了一个新的记录 of 6.79% miss rate at 1 false positive per image (FPPI) and 12.67% of area under curve (AUC) in the [0,1] FPPI range.

ps：unsupervised pre-training只是用在了pedestrian detection task。

图3比较了发表在the Caltech pedestrian website(http://www.vision.caltech.edu/Image Datasets/CaltechPedestrians)的算法.

False positives per image (FPPI)

图3.DET curves on the INRIA pedestrian test set, plotting false positives per image (FPPI) against miss rate.
Algorithms are sorted from top to bottom using 2 metrics: on the left is the area under curve (AUC) between 0 and
1 FPPI, on the right is the miss rate at 1 FPPI. Our algorithm (“EBLearn”) outperforms other algorithms published
on the Caltech pedestrian website.

在之前的一个实验中[1]，通过使用无监督预训练（unsupervised pre-training），我们的错误率从14.8%降到11.5% at 1 FPPI，得到了改善。

总结：

创新点：同时将两个阶段的特征输入到分类其中，提高了准确率。

本文中参考文献：