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基于Faster RCNN的行人检测

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近年来,随着智能技术的进步和社会的发展,智能化的应用已经融入到生活的方方面面,基于视觉的行人检测是智能监控、智能驾驶、无人驾驶等领域的重要组成部分,现有基于深度学习的行人检测方法主要分为两类:1)以Faster RCNN为代表的检测方法,具有较高的检测精度;2)以YOLO为代表的检测方法,具有快速的检测速度.在实际的诸多应用场景中,对检测算法的准确度是要求较高的,文中实现了基于Faster RCNN的行人检测算法,具有较高的检测准确率,为后续行人检测技术在诸多应用场景中的落地奠定了基础.

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来源
《中国计算机用户协会网络应用分会2020年第二十四届网络新技术与应用年会》|2020年|245-249|共5页
会议地点北京
作者
LIU Chun-chi; 刘春池; PAN Wei-guo; 潘卫国;
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作者单位

中国计算机用户协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
行人检测; 深度学习; 卷积神经网络;

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