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基于自校准卷积网络的行人检测方法: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2022年第4期43卷 1008-1015页; 作者：强华李琦铭周勇军高骁李波李俊中国科学院福建物质结构研究所泉州装备制造研究所福建泉州362200 中北大学电气与控制工程学院山西太原030051 闽南科技大学福建泉州362200 九江武警总队江西南昌330000; 针对已有行人检测算法存在的小尺度行人信息描述不充分的问题,提出一种基于自校准卷积网络的行人检测算法。通过将CSP算法的主干网络更换为SCNet自校准卷积网络,有效扩大了网络的感受野范围;将主干网络的低层特征像素信息和高层特征语...; 针对已有行人检测算法存在的小尺度行人信息描述不充分的问题,提出一种基于自校准卷积网络的行人检测算法。通过将CSP算法的主干网络更换为SCNet自校准卷积网络,有效扩大了网络的感受野范围;将主干网络的低层特征像素信息和高层特征语义信息进行融合,有效促进小尺度行人的检测;对精细的多尺度卷积特征进行多层连接,将行人检测简化为直接的中心和尺度预测任务。实验结果表明,所提算法在数据集CityPersons和Caltech上的平均漏检率为10.97%和4.3%。算法可以增强小尺度行人的信息描述能力,在检测速度方面也有一定的优势。; 来源：详细信息评论

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