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基于并行通道级联网络的鲁棒行人检测: 收藏
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引用; 《模式识别与人工智能》2018年第12期31卷 1134-1142页; 作者：何姣姣张永平姚拓中刘肯肖江剑长安大学电子与控制工程学院西安710064 宁波工程学院电子与信息工程学院宁波315016 长安大学信息工程学院西安710064 中国科学院宁波材料技术与工程研究所先进制造所计算机视觉宁波315201; 针对广角视场下远处行人分辨率较低、存在不同程度的畸变的问题,文中提出基于并行通道级联网络的鲁棒行人检测算法.以更快的区域卷积神经网络(Faster RCNN)为基础,引入差分图作为弱监督信息,再引入基于通道级联网络(CCN).然后设计并行C...; 针对广角视场下远处行人分辨率较低、存在不同程度的畸变的问题,文中提出基于并行通道级联网络的鲁棒行人检测算法.以更快的区域卷积神经网络(Faster RCNN)为基础,引入差分图作为弱监督信息,再引入基于通道级联网络(CCN).然后设计并行CCN,将差分图和原图同时作为并行网络输入,融合更丰富的图像特征.最后在候选区域建议网络中,结合行人尺度在图像中分布的特点,聚类确定符合行人特点的搜索框.实验表明,文中算法在广角视场存在畸变情况下更有利于小尺寸行人检测.; 来源：详细信息评论

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