基于OC&PGMF的弱监督行人检测方法

作     者：曹鎏 徐巧玉 CAO Liu;XU Qiao-yu

作者机构：河南科技大学机电工程学院河南洛阳471000 

基　　金：国家自然科学基金项目(51205108) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2024年第45卷第9期

页      码：2725-2732页

摘      要：为解决弱监督行人检测训练过程中数据收敛到局部最优解和缺少回归能力问题,提出一种基于改进的在线学习与伪真值挖掘过滤算法的弱监督行人检测方法。采用WSDDN作为基础的弱监督检测器,通过优化OICR在线学习精细化策略,增加行人检测召回率并覆盖行人完整的位置,改善算法收敛到局部最优解的问题;基于邻域融合原理,通过设计伪真值挖掘过滤算法优化伪真值,进行全监督行人检测器训练,提高弱监督行人检测器的回归能力。实验结果表明,所提弱监督检测方法在VOC2007上实现了21.3%的mAP准确率,高于经典的弱监督行人检测方法(PCL)3.5%mAP准确率,验证了其有效性。

主 题 词：行人检测 弱监督学习 在线学习 伪真值 挖掘过滤 局部最优解 回归能力 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2024.09.023

馆 藏 号：203143372...