| XSSD-P：改进的SSD行人检测算法 |
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| 作者姓名： | 鲍文斌 张冬泉 |
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| 作者单位： | 北京交通大学 机械与电子控制工程学院，北京 100044 |
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| 摘 要： | SSD(single shot multi-box detector)是目前广泛应用于行人检测的神经网络算法，为了提高其检测精度和检测速度，对SSD算法进行了有效改进（改进后的算法称为XSSD-P）。选择Xception网络作为XSSD-P算法的骨干网络并重新选择用于预测的特征层；根据行人外形尺寸的特征设计了多尺度卷积核和基础锚框，并将二者耦合，基础锚框通过调节自身大小得到锚框（anchors）用于位置回归；再使用深度可分离卷积代替常规卷积在特征图上进行预测，实现了行人的有效检测。在INRIA数据集、VOC数据集和COCO数据集上进行检测精度对比测试，与SSD以及其他主流算法相比，XSSD-P算法在行人检测方面拥有更高的检测精度，并在Caltech行人数据集和MIT行人数据集中验证了XSSD-P算法的泛化性能。在检测速度方面，与SSD算法相比，XSSD-P算法的检测速度高出30 FPS，提高了42.86%。实验结果表明，XSSD-P的检测精度和检测速度均优于SSD算法。
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| 关 键 词： | 行人检测 SSD算法 卷积神经网络 多尺度卷积核 Xception网络 |
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