【摘 要】
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近些年来,随着硬件水平与检测技术的突飞猛进,基于深度学习的目标检测成为许多学者研究和探讨的热点。行人检测是目标检测技术在实际生活场景中的具体应用,其适用范围较广,具有很高的研究价值。在现实场景中,检测系统不仅要能正确识别出行人目标,而且还要满足一定的实时性。不同的应用场景对算法的检测精度和模型大小也有不同的要求,因此探索一种更加精确、高效且易于集成的行人检测模型具有重要的实际应用价值和学术意义。本
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近些年来,随着硬件水平与检测技术的突飞猛进,基于深度学习的目标检测成为许多学者研究和探讨的热点。行人检测是目标检测技术在实际生活场景中的具体应用,其适用范围较广,具有很高的研究价值。在现实场景中,检测系统不仅要能正确识别出行人目标,而且还要满足一定的实时性。不同的应用场景对算法的检测精度和模型大小也有不同的要求,因此探索一种更加精确、高效且易于集成的行人检测模型具有重要的实际应用价值和学术意义。本文从提高检测精度和轻量化网络模型两方面对CenterNet目标检测算法进行改进,具体研究内容如下:（1）针对CenterNet检测精度较低的问题,本文构建一种结合注意力机制的CenterNet网络结构。此结构在原始网络的Backbone与Up-Sampling之间创造两条支路,其中一条支路利用1×11卷积和Sigmoid激活函数得到空间注意力特征图,另一条支路利用全局池化以及先降维再升维的方式得到通道注意力特征图,然后将两条支路合并,就能得到更加聚焦于行人特征信息的有效特征层。此外本文利用IN和BN两种归一化相结合的方式替换原始的归一化层。（2）针对CenterNet主干特征提取网络参数量占据较大的问题,本文对构成Backbone的残差模块进行优化,结合分组卷积的思想将残差模块中的3×3普通卷积在通道维度上切分为八组,每一组单独负责其对应的输入特征层部分,再将这八组卷积得到的结果进行拼接,最终减少了CenterNet的结构冗余。本文将上述改进点与注意力机制、IBN归一化方式相结合,提出了IMGS-CenterNet检测算法,此算法同时考虑了速度与精度,具有良好的综合性能。（3）为了进一步轻量化算法网络,本文提出了Mobile Netv2-CenterNet检测算法,其使用一种相比于Res Net50更加轻便的主干特征提取网络Mobile Netv2与CenterNet相结合,通过1×1卷积提升通道数以扩充特征信息,然后使用3×3大小的深度可分离卷积降低参数量并加深网络,最后再使用1×1卷积降维构建倒残差结构,凭借这种高效的倒残差结构堆叠出主干特征提取网络。（4）最后本文通过实验对比来检验算法的性能效果。实验数据表明,结合sc SE注意力机制以及改进归一化方式后的CenterNet行人检测算法在检测精度和召回率有明显的提升,IMGS-CenterNet相比于原算法在精度上提高了近三个百分点,速度上提高了12%,注重于轻量级的MobileNetv2-CenterNet网络则在速度上提高了30%。
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