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發(fā)視頻使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)行人檢測(cè)的方法詳細(xì)說明
2019-11-05 |
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資料介紹
針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下行人檢測(cè)不能同時(shí)滿足高召回率與高效率檢測(cè)的問題，提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的行人檢測(cè)方法。首先，采用CNN中的單步檢測(cè)升級(jí)版網(wǎng)絡(luò)YOLOv2初步檢測(cè)行人；然后，設(shè)計(jì)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)與YOLOv2網(wǎng)絡(luò)級(jí)聯(lián)。設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)具有目標(biāo)分類和邊界框回歸的功能，對(duì)YOLOv2初步檢測(cè)出的行人位置進(jìn)行再分類與回歸，以此降低誤檢，提高召回率；最后，采用非極大值抑制（NMS）處理的方法去除冗余的邊界框。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，在數(shù)據(jù)集INRIA和Caltech上，所提方法與原始YOLOv2相比，召回率提高3. 3個(gè)百分點(diǎn)，準(zhǔn)確率提高5. 1個(gè)百分點(diǎn)，同時(shí)速度上達(dá)到了11. 6幀/s，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)檢測(cè)。與現(xiàn)有的流行的行人檢測(cè)方法相比，所提方法具有更好的整體性能。
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