OpenImages Cyclists: Expandindo a Generalização na Detecção de Ciclistas em Câmeras de Segurança - Nardi, Ednilza Evangelista da Silva; Padilha, Bruno; Kamaura, Leonardo Tadashi; Ferreira, João Eduardo (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2022: Anais do XXXVII Simpósio Brasileiro de Bancos de DadosDO - 10.5753/sbbd.2022.224626, 2022)
Embora haja diversos conjuntos de dados públicos contendo ciclistas para treinamento de detectores baseados em Aprendizado Profundo, suas anotações são para bicicletas e pessoas, ou a qualidade e quantidade das imagens são limitadas. Para superar essas limitações, propomos o novo conjunto de dados OpenImages Cyclists, construído por meio de pré-seleção de imagens do conjunto OpenImages e de um novo algoritmo para geração semi-automatizada de anotações de ciclistas auxiliado por detectores de pessoas e bicicletas. Ao treinar um detector com esses dados, obtivemos uma taxa de identificação da ordem de 78% na detecção de ciclistas na USP, Campus São Paulo - Capital, por transferência de aprendizado, maior que os 52%, com o conjunto MIO-TCD.