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国内刊号：51-1196/TP
国际刊号：1001-3695
发布日期:
作者：韩冲,汪洋,李鹏,周晚林,
单位：南京航空航天大学机电学院,南京210016；
关键词：行人检测,度量学习,深度学习,
基金：国家自然科学基金资助项目(10672077)；；
针对拥挤场景下行人漏检率较高的问题，设计了新的类平衡策略。其次，采用度量学习方法改进目前的行人语义提取效果，并设计了新的距离度量方法。最后，结合提取的行人语义信息设计了新的非极大值抑制算法。在行人检测数据集CityPersons和CrowdHuman上，与目前的行人检测器进行对比，效果优于目前最优无锚框的行人检测器，同时也证明了度量学习方法在行人检测中的有效性。
来源：2021年第9期
《计算机应用研究》期刊编辑部
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