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改进FCOS的行人检测算法
被引量:
1
1
作者
刘丹
汪慧兰
+1 位作者
曾浩文
王桂丽
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第11期3264-3270,共7页
为解决行人目标特殊性和复杂性导致的检测速度和精度不高问题,提出改进的FCOS检测算法。采用轻量型网络作为FCOS的主干网络,提高检测速度;运用同步批归一化替代批归一化方法进行网络模型训练;在原有特征层基础上增加C_(2)层进行特征融合...
为解决行人目标特殊性和复杂性导致的检测速度和精度不高问题,提出改进的FCOS检测算法。采用轻量型网络作为FCOS的主干网络,提高检测速度;运用同步批归一化替代批归一化方法进行网络模型训练;在原有特征层基础上增加C_(2)层进行特征融合,提高精度。实验结果表明,改进算法在Caltech数据集上mAP为88.9%,对小尺度行人检测效果增强,检测速度提高了85.3%,在具有鲁棒性的同时也满足行人检测实时性要求。
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关键词
行人检测
全卷积单阶段
深度学习
轻量型网络
同步批归一化
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职称材料
题名
改进FCOS的行人检测算法
被引量:
1
1
作者
刘丹
汪慧兰
曾浩文
王桂丽
机构
安徽师范大学物理与电子信息学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第11期3264-3270,共7页
基金
安徽省自然科学基金项目(1708085QF133)
安徽师范大学创新基金项目(2018XJJ100)
安徽省智能机器人信息融合与控制工程实验室基金项目(IFCIR2020004)。
文摘
为解决行人目标特殊性和复杂性导致的检测速度和精度不高问题,提出改进的FCOS检测算法。采用轻量型网络作为FCOS的主干网络,提高检测速度;运用同步批归一化替代批归一化方法进行网络模型训练;在原有特征层基础上增加C_(2)层进行特征融合,提高精度。实验结果表明,改进算法在Caltech数据集上mAP为88.9%,对小尺度行人检测效果增强,检测速度提高了85.3%,在具有鲁棒性的同时也满足行人检测实时性要求。
关键词
行人检测
全卷积单阶段
深度学习
轻量型网络
同步批归一化
Keywords
pedestrian detection
FCOS
deep learning
lightweight network
SyncBN
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进FCOS的行人检测算法
刘丹
汪慧兰
曾浩文
王桂丽
《计算机工程与设计》
北大核心
2022
1
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