基于特征通道和空间联合注意机制的遮挡行人检测方法

遮挡是行人检测任务中导致漏检发生的主要原因之一,对检测器性能造成了不利影响。为了增强检测器对于遮挡行人目标的检测能力,该文提出一种基于特征引导注意机制的单级行人检测方法。首先,设计一种特征引导注意模块,在保持特征通道间的关联性的同时保留了特征图的空间信息,引导模型关注遮挡目标可视区域;然后,通过注意模块融合浅层和深层特征,从而提取到行人的高层语义特征;最后,将行人检测作为一种高层语义特征检测问题,通过激活图的形式预测得到行人位置和尺度,并生成最终的预测边界框,避免了基于先验框的预测方式所带来的额外参数设置。
所提方法在CityPersons数据集上进行了测试,并在Caltech数据集上进行了跨数据集实验。结果表明该方法对于遮挡目标检测准确度优于其他对比算法。同时该方法实现了较快的检测速度,取得了检测准确度和速度的平衡。