应用型本科计算机科学与技术专业本科毕业设计质量保证方法探索与实践

以应用型本科计算机科学与技术专业本科毕业设计痛点分析为切入点,本文在问题梳理和原因分析的基础上,提出三库协同并动态优化的毕业设计质量保证体系,以提高毕业生专业素养,达成应用型人才培养目标。

YOLO-Person:道路区域行人检测

城市道路场景下的行人目标尺寸变化大,并且人群密集容易引起遮挡问题,增加了行人检测难度。为了提高城市道路区域行人检测的准确性和实时性,更好应对驾驶场景的实际需求,对You Only Look Once(YOLO)方法进行改进。原YOLO模型分为行人特征提取阶段和行人坐标回归阶段,将浅层特征与深层特征多尺度融合,增加骨架网络的特征提取效果;添加注意力机制,在特征融合后加入空间通道增强模块,并且将GIoU损失引入网络训练过程,提高对遮挡目标的识别能力;结合行人尺寸,提出CrossYOLO层对网络宽度进行调整,加快了模型运算速度。在Caltech行人基准数据集下进行验证实验,结果表明YOLO-Person模型与原YOLO以及其他流行方法相比,对小目标和遮挡目标误检率更低,并且速度更快,具有一定的实际应用价值。