基于改进SSD的行人检测模型

作     者：侯帅鹏 石英 华逸伦 苏涛 HOU Shuai-peng;SHI Ying;HUA Yi-lun;SU Tao

作者机构：武汉理工大学自动化学院武汉430070 

基　　金：江苏省重点研发计划(BE2016155) 

出 版 物：《武汉理工大学学报》 (Journal of Wuhan University of Technology)

年 卷 期：2019年第41卷第7期

页      码：95-102页

摘      要：为提高小尺度行人检测的精度与实时性,提出改进的行人检测模型。以SSD检测框架为基础,首先将检测层的default box进行改进,使之更适应行人检测任务。其次,设计Top-Down融合单元将高层丰富的语义信息与低层丰富的细节信息进行融合,从而提高对小尺度行人的检测精度。最后,将主干网络改为轻量级的网络MobileNetV2,该网络将标准卷积替换为深度可分离卷积,使计算量降为1/9,从而提升实时性。这3种改进对检测精度均有一定的改善,其中引入Top-Down结构对精度的改善最为明显。该模型在Caltech测试集的漏检率比SSD网络低12.14%,且嵌入式平台TX2检测速度可达19.7FPS。

主 题 词：行人检测 深度学习 SSD Top-Down结构 深度可分离卷积 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.3963/j.issn.1671-4431.2019.07.015

馆 藏 号：203106640...