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| 级联式多尺度行人检测算法研究 | |
| 作者单位： | ;1.北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室;2.北京联合大学城市轨道交通与物流学院 |
| 摘 要： | 针对多尺度行人检测精度不够高的问题,提出了一种级联式多尺度行人检测算法,使用矩形卷积核提取行人特征,根据行人轮廓特征设计候选区域宽高比例;并提出自适应损失函数,使网络聚焦于困难样本,有效缓解了长尾效应在训练网络时带来的不利因素,提高了网络泛化能力。实验结果表明:所提算法对于Caltech数据集中的大尺度行人,漏检率比Adapt Faster Rcnn算法降低了1. 36%;对于中小尺度行人,漏检率比Adapt Faster Rcnn算法下降8. 82%。 |
| 关 键 词： | 多尺度行人检测 级联卷积神经网络 正样本采集 加权损失函数 |
Study on multi-scale pedestrian detection algorithm based on cascade convolution network |
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| Keywords: | |