| 一種基于SSD與FRN相結合的密集連接行人檢測算法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大?。?span>764 K | |
| 標簽： 行人檢測 密集連接 聚類算法 | |
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| 文檔介紹：現實場景行人的復雜性和多樣性使得行人檢測成為計算機視覺領域中一個既具有研究價值又極具挑戰性的熱門課題,為提高其準確性，提出一種基于SSD(Single Shot Multibox Detector)與FRN(Filter Response Normalization)相結合的密集連接行人檢測算法，將串聯式的SSD基礎網絡修改為引入上下文語義信息的多層融合的密集連接的FRN網絡結構,運用聚類思想設置適宜行人尺度的候選框，并且根據行人尺寸的統計分布規律調整不同檢測層的縮放因子，從而實現端到端訓練。在融合數據集和VOC2007TEST數據集上驗證該模型的性能，相比于SSD方法，該方法準確率AP(Average Precision)分別提高5.8%、2.9%，具有更高的準確性和魯棒性。 | |
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