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融合多尺度信息和跨维特征引导的轻量行人检测
1
作者
张云佐
李文博
郭威
《光电子.激光》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期344-350,共7页
针对复杂道路场景下行人检测精度与速度难以提升的问题,提出一种融合多尺度信息和跨维特征引导的轻量级行人检测算法。首先以高性能检测器YOLOX为基础框架,构建多尺度轻量卷积并嵌入主干网络中,以获取多尺度特征信息。然后设计了一种端...
针对复杂道路场景下行人检测精度与速度难以提升的问题,提出一种融合多尺度信息和跨维特征引导的轻量级行人检测算法。首先以高性能检测器YOLOX为基础框架,构建多尺度轻量卷积并嵌入主干网络中,以获取多尺度特征信息。然后设计了一种端到端的轻量特征引导注意力模块,采用跨维通道加权的方式将空间信息与通道信息融合,引导模型关注行人的可视区域。最后为减少模型在轻量化过程中特征信息的损失,使用增大感受野的深度可分离卷积构建特征融合网络。实验结果表明,相比于其他主流检测算法,所提算法在KITTI数据集上达到了71.03%的检测精度和80 FPS的检测速度,在背景复杂、密集遮挡、尺度不一等场景中都具有较好的鲁棒性和实时性。
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关键词
行人检测
多尺度
跨维特征引导
特征
融合
轻量化模型
原文传递
面向多元场景的轻量级行人检测
2
作者
张云佐
李文博
+1 位作者
郭威
宋洲臣
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第14期1764-1774,共11页
多元场景中行人检测是当前计算机视觉领域的研究热点,尽管备受关注的深度学习能够提供很高的检测精度,但随之而来的高复杂度运算严重限制了其在可移动平台上的部署。为此,本文提出了一种面向多元场景的轻量级行人检测算法。该算法首先...
多元场景中行人检测是当前计算机视觉领域的研究热点,尽管备受关注的深度学习能够提供很高的检测精度,但随之而来的高复杂度运算严重限制了其在可移动平台上的部署。为此,本文提出了一种面向多元场景的轻量级行人检测算法。该算法首先构建深、浅层特征融合网络以学习多尺度行人的纹理特性;然后设计了跨维特征引导注意力模块,用于保留特征提取过程中通道间、空间内的交互信息。最后基于剪枝策略去除模型中的冗余通道,以降低算法复杂度。此外,本文还设计了自适应Gamma矫正算法,以消减多元场景下光照、阴影等外界干扰对检测结果的影响。实验结果表明,本文所提方法在检测精度相当的条件下,能将模型大小压缩至10 MB,处理速度可达93 Frame/s,明显优于当前主流方法。
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关键词
行人检测
多元场景
轻量级网络
跨维特征引导
模型压缩
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职称材料
题名
融合多尺度信息和跨维特征引导的轻量行人检测
1
作者
张云佐
李文博
郭威
机构
石家庄铁道大学信息科学与技术学院
河北省电磁环境效应与信息处理重点实验室
出处
《光电子.激光》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期344-350,共7页
基金
国家自然科学基金(61702347,62027801)
河北省自然科学基金(F2022210007,F2017210161)
+1 种基金
河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2022100,QN2017132)
中央引导地方科技发展资金项目(226Z0501G)资助项目。
文摘
针对复杂道路场景下行人检测精度与速度难以提升的问题,提出一种融合多尺度信息和跨维特征引导的轻量级行人检测算法。首先以高性能检测器YOLOX为基础框架,构建多尺度轻量卷积并嵌入主干网络中,以获取多尺度特征信息。然后设计了一种端到端的轻量特征引导注意力模块,采用跨维通道加权的方式将空间信息与通道信息融合,引导模型关注行人的可视区域。最后为减少模型在轻量化过程中特征信息的损失,使用增大感受野的深度可分离卷积构建特征融合网络。实验结果表明,相比于其他主流检测算法,所提算法在KITTI数据集上达到了71.03%的检测精度和80 FPS的检测速度,在背景复杂、密集遮挡、尺度不一等场景中都具有较好的鲁棒性和实时性。
关键词
行人检测
多尺度
跨维特征引导
特征
融合
轻量化模型
Keywords
pedestrian detection
multi-scale
cross-dimensional feature guidance
feature fusion
light-weight model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
面向多元场景的轻量级行人检测
2
作者
张云佐
李文博
郭威
宋洲臣
机构
石家庄铁道大学信息科学与技术学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第14期1764-1774,共11页
基金
国家自然科学基金项目(No.61702347,No.62027801)
河北省自然科学基金项目(No.F2022210007,No.F2017210161)
+1 种基金
河北省高等学校科学技术研究项目(No.ZD2022100,No.QN2017132)
中央引导地方科技发展资金项目(No.226Z0501G)。
文摘
多元场景中行人检测是当前计算机视觉领域的研究热点,尽管备受关注的深度学习能够提供很高的检测精度,但随之而来的高复杂度运算严重限制了其在可移动平台上的部署。为此,本文提出了一种面向多元场景的轻量级行人检测算法。该算法首先构建深、浅层特征融合网络以学习多尺度行人的纹理特性;然后设计了跨维特征引导注意力模块,用于保留特征提取过程中通道间、空间内的交互信息。最后基于剪枝策略去除模型中的冗余通道,以降低算法复杂度。此外,本文还设计了自适应Gamma矫正算法,以消减多元场景下光照、阴影等外界干扰对检测结果的影响。实验结果表明,本文所提方法在检测精度相当的条件下,能将模型大小压缩至10 MB,处理速度可达93 Frame/s,明显优于当前主流方法。
关键词
行人检测
多元场景
轻量级网络
跨维特征引导
模型压缩
Keywords
pedestrian detection
multiple scenes
lightweight network
cross-dimensional feature guidance
model compression
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合多尺度信息和跨维特征引导的轻量行人检测
张云佐
李文博
郭威
《光电子.激光》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
原文传递
2
面向多元场景的轻量级行人检测
张云佐
李文博
郭威
宋洲臣
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
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职称材料
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