【摘 要】
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在计算机视觉领域,行人检测是较经典的问题之一,具有十分广泛的应用,例如智能机器人,自动驾驶和视频监控等。近些年来,随着深度学习的日益发展,很多基于深度学习的行人检测算法相继被提出,卷积网络开始被广泛应用于行人检测领域,极大地推动了行人检测技术的发展。在实际场景中,由于行人自身差异性和外界环境复杂性影响提取特征的鲁棒性,行人检测算法的性能仍有很大的提升空间。例如行人的尺度变化复杂多样,大大增加了行人
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在计算机视觉领域,行人检测是较经典的问题之一,具有十分广泛的应用,例如智能机器人,自动驾驶和视频监控等。近些年来,随着深度学习的日益发展,很多基于深度学习的行人检测算法相继被提出,卷积网络开始被广泛应用于行人检测领域,极大地推动了行人检测技术的发展。在实际场景中,由于行人自身差异性和外界环境复杂性影响提取特征的鲁棒性,行人检测算法的性能仍有很大的提升空间。例如行人的尺度变化复杂多样,大大增加了行人检测的难度,所以本文就此问题展开了大量研究。本文主要研究和创新点归纳如下:（1）研究CSP算法框架的原理,尝试用不同的卷积网络对其进行优化。首先,分析CSP算法的主干网络Res Net的创新之处和有待改进的地方。然后,研究近年来提出的Res Net的七种改进网络:Res Ne Xt、SENet、SKNet、IRes Net、Res Net St、Vo VNet、SCNet,并分别具体分析它们的创新点和优缺点;最后把它们用作CSP算法的主干网络,在City Persons数据集上与现有的行人检测方法进行实验对比。（2）针对行人检测的尺度变化问题,提出了一种基于改进多尺度残差网络无锚检测算法（IMSNet）。该算法将Res2Net残差模块中多尺度特征提取融入Res Ne Xt,并将改进后的网络作为主干网络（Res2Ne Xt*）,使主干网络包含不同数量、不同组合的感受野;并利用多个较小卷积核等效替代单个较大卷积核,增加网络深度并减少网络参数量;最后对细化的多尺度卷积特征的级联融合做卷积运算,把行人检测简化为中心点及尺度预测。实验结果证明,IMSNet对City Persons和Caltech数据集Reasonable设置分别实现了10.6%和2.6%的平均漏检率,检测每张图像仅需0.28秒,大大提高了无锚检测算法对多尺度行人的检测效率。
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