融合深浅特征和动态选择机制的行人检测研究

沙梦洲; 沈韬; 曾凯; 马倩; 曾文健

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融合深浅特征和动态选择机制的行人检测研究

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摘要

针对无人驾驶场景下行人多尺度、小尺度造成漏检率升高,检测精度下降的问题,本文提出一种融合深浅层特征和级联动态选择机制的行人检测方法。首先,在YOLO v3-tiny的基础上基于密集连接的卷积神经网络改进特征提取部分,融合行人的深层特征和浅层特征加强网络对行人的识别能力;其次,在改进的主干网络上级联具有动态选择机制的注意力模块,使检测网络更加适应动态的行人尺度变化;最后,本文选择BDD 100K数据集和Caltech加州理工学院行人数据集进行实验,在保证实时性的前提下(25 ms/张),本文模型在BDD 100K数据集行人漏检率降低11.4%,平均检测精度提高11.7%,在Caltech行人漏检率降低10.1%,平均检测精度提高6.7%,适用于无人驾驶行人检测领域。

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来源
《数据采集与处理》 |2023年第1期|162-173|共12页
作者
沙梦洲; 沈韬; 曾凯; 马倩; 曾文健;
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作者单位

昆明理工大学信息工程与自动化学院;

昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
无人驾驶; 小尺度; 行人检测; 密集连接; 动态选择机制;

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