【摘 要】
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行人检测任务是计算机视觉领域的重要任务之一,它综合了图像处理、模式识别和机器学习的知识,通过视觉的方式检测行人。通过对行人检测的研究,可以将行人检测应用到诸多的实际场景中。行人检测的实现方式主要有三种,分别是基于传统图像处理的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。本文的关注重点为基于深度学习的方法,从骨干网络和检测框架两方面入手,在尽可能保证速度的前提下提升行人检测算法的效果。论文的工作主
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行人检测任务是计算机视觉领域的重要任务之一,它综合了图像处理、模式识别和机器学习的知识,通过视觉的方式检测行人。通过对行人检测的研究,可以将行人检测应用到诸多的实际场景中。行人检测的实现方式主要有三种,分别是基于传统图像处理的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。本文的关注重点为基于深度学习的方法,从骨干网络和检测框架两方面入手,在尽可能保证速度的前提下提升行人检测算法的效果。论文的工作主要体现在以下几个部分:(1)针对轻量级骨干网络的特征提取能力不足的问题,本文提出了一种低参数、高性能、通用性强的子结构Pooling Block,Pooling Block可以与几乎所有的骨干网络结合,在不影响速度的前提下提升骨干网络的特征提取性能。(2)针对FCOS算法存在的候选框生成策略、卷积层以及边框回归的损失函数三个问题,本文提出了中心化与随机中心化的候选框生成策略,使用可变形卷积与GIoU Loss对FCOS算法进行改进,实验证明这三个改进算法极大的提升了行人检测的结果。(3)提出具有暖启动的SGDR学习率策略,该策略在不影响训练和检测速度的前提下提升了模型的收敛结果。以上提到的各种改进算法均在Caltech Pedestrian数据集和Citypersons数据集上进行了实验。实验结果表明,本文中提出的所有改进算法都提升了行人检测的结果,同时可以保证较高的FPS。
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