| 基于自适应增殖数据增强与全局特征融合的小目标行人检测 |
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| 引用本文： | 艾青林,杨佳豪,崔景瑞.基于自适应增殖数据增强与全局特征融合的小目标行人检测[J].浙江大学学报(自然科学版 ),2023(10):1933-1944+1976. |
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| 作者姓名： | 艾青林 杨佳豪 崔景瑞 |
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| 作者单位： | 浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部/浙江省重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（52075488）；;浙江省自然科学基金资助项目（LY20E050023）； |
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| 摘 要： | 针对当前规模的小目标行人数据集较少，传统行人检测模型对小目标检测效果较差的问题，提出一种基于消隐点性质，提出自适应增殖数据增强和全局上下文特征融合的小目标行人检测方法.利用射影几何与消隐点的性质，对图像中的多个目标进行复制；通过仿射变换投影到新的位置，生成多个大小与背景合理的小目标样本以完成数据增强.利用跨阶段局部网络与轻量化操作改进沙漏结构，融合坐标注意力机制强化骨干网络.设计全局特征融合颈部网络（GFF-neck），以融合全局特征.实验表明，在经过数据增强后的WiderPerson数据集上，改进算法对行人类别的检测AP值达到了79.6%，在VOC数据集上mAP值达到了80.2%.测试结果表明，当搭建实验测试系统进行实景测试时，所提算法有效提升了小目标行人检测识别精度，并满足实时性要求.
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| 关 键 词： | 消隐点 数据增强 全局特征融合 小目标行人检测 轻量化沙漏结构 |
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