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基于注意力和多级特征融合的铁路场景小尺度行人检测算法: 收藏
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引用; 《铁道学报》2022年第5期44卷 76-83页; 作者：石瑞姣陈后金李居朋李艳凤李丰万成凯北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京世纪瑞尔技术股份有限公司北京100085; 行人入侵是影响铁路行车安全的重要因素。为有效解决短焦距摄像机在大视场中小尺度行人检测精度低的问题,提出一种注意力机制引导下的多级特征融合网络模型。首先,将YOLOv3作为主干网络,针对多次降采样后行人特征丢失的问题,设计四倍降...; 行人入侵是影响铁路行车安全的重要因素。为有效解决短焦距摄像机在大视场中小尺度行人检测精度低的问题,提出一种注意力机制引导下的多级特征融合网络模型。首先,将YOLOv3作为主干网络,针对多次降采样后行人特征丢失的问题,设计四倍降采样分支以利用高分辨率特征有效提取小尺度行人信息。其次,特征融合阶段引入通道-空间注意力机制以抑制低层特征中背景噪声干扰。最后,引入CIoU损失函数用于行人目标框的回归,解决均方误差损失函数存在的优化不一致及尺度敏感问题。实验结果表明,相较于经典YOLOv3以及现阶段主流目标检测算法,本算法具有更高的检测精度,在自建铁路私有数据集和Caltech公开数据集的各子集上对数平均漏检率均有明显降低。; 来源：详细信息评论

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