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