【摘 要】
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为了提高道路环境中行人目标检测的准确率,改善现有检测算法对不同环境视角下漏检率较高、耗时过长、实用性较差等问题,本文提出了一种基于CapsNet的行人检测模型.CapsNet由
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFB0100905);重庆市科技人才培养计划(cstc2013kjrc-qnrc0148)~~
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为了提高道路环境中行人目标检测的准确率,改善现有检测算法对不同环境视角下漏检率较高、耗时过长、实用性较差等问题,本文提出了一种基于CapsNet的行人检测模型.CapsNet由神经元所构成的Capsule组成,通过动态路由协议对物体的实例化参数进行表达和传递,保留了各特征对象间的空间层级,采用Caltech公开数据库对所提算法的有效性进行验证,并在检测准确率及算法耗时等方面与其他算法进行对比.实验结果表明:相比于其他主流检测算法,本文算法在确保检测效率的前提下,对数平均漏检率最低可降至9.17%;且在Ca
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