VoVNet-FCOS道路行人目标检测算法研究

刘丹; 汪慧兰; 曾浩文; 王桂丽

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VoVNet-FCOS道路行人目标检测算法研究

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针对行人目标特殊性和复杂性而导致的目前行人检测算法在速度和精度上不高的问题,提出一种改进的FCOS行人检测算法。首先,在网络基础结构上,为了提高算法精度,以高效型网络VoVNet代替ResNet进行特征的提取,同时在VoV-Net上增加了输入到输出的残差连接,从而增强深层特征表达;其次在网络最后的特征层上添加了eSE注意力机制,来提高网络的特征提取能力;最后,在损失函数上,引用GIOU Loss作为回归分支损失函数来解决IOU Loss无法反映预测框与真实框重合程度问题。实验表明,与现有算法相比,改进后的FCOS算法mAP提高了9.5%,速度上也满足实时性要求。

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来源
《国外电子测量技术》 |2021年第11期|64-71|共8页
作者
刘丹; 汪慧兰; 曾浩文; 王桂丽;
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作者单位

安徽师范大学物理与电子信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
行人检测; 卷积神经网络; FCOS; 高效型网络; 损失函数;

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