【摘 要】
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对于人群密集场景下行人检测技术,针对现有检测框架YOLOv3框架将浅层特征与深层特征直接拼接造成检测误差的问题,提出了一种采用Snet-Yolo框架的行人检测方法.首先在YOLOv3框架结构中引入了“131”卷积网络结构,对浅层特征进行特征再提取,然后将经过“131”网络的特征与深层特征进行拼接,并且裁剪原检测网络以适应单类别行人检测,最终提取目标行人更具表征性的特征信息.通过实验可得,在公共数据集Caltech的子数据集上,相较于YOLOv3方法,Snet-Yolo方法的对数平均漏检率平均降低了2.72
【机 构】
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航空工业西安航空计算技术研究所 陕西西安 710076
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对于人群密集场景下行人检测技术,针对现有检测框架YOLOv3框架将浅层特征与深层特征直接拼接造成检测误差的问题,提出了一种采用Snet-Yolo框架的行人检测方法.首先在YOLOv3框架结构中引入了“131”卷积网络结构,对浅层特征进行特征再提取,然后将经过“131”网络的特征与深层特征进行拼接,并且裁剪原检测网络以适应单类别行人检测,最终提取目标行人更具表征性的特征信息.通过实验可得,在公共数据集Caltech的子数据集上,相较于YOLOv3方法,Snet-Yolo方法的对数平均漏检率平均降低了2.72％.有效提高了密集场景下行人检测的准确度.
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