【摘 要】
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针对密集人群中行人躯干部位易被遮挡、小尺寸行人难以检测、检测速度慢等问题,提出一种结合多尺度反馈的行人头部检测方法用于行人检测.该方法首先以YOLOv3为网络原型,在特征提取网络中新增由两倍下采样得到的特征图以提升对小尺度行人的识别.其次采用多尺度反馈将感受野较大的分支融合到感受野较小的尺度分支上以引入全局上下文信息来提升对高密度人群的识别能力.本文在INRIAPerson,PASCALVOC2012,WiderFace等数据集上进行了实验,实验结果表明,提出的方法在行人检测的精度和速度上都有了较大提升,
【机 构】
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西南科技大学信息工程学院,四川绵阳621010;西南科技大学信息工程学院,四川绵阳621010;特殊环境机器人技术四川省重点实验室,四川绵阳621010
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针对密集人群中行人躯干部位易被遮挡、小尺寸行人难以检测、检测速度慢等问题,提出一种结合多尺度反馈的行人头部检测方法用于行人检测.该方法首先以YOLOv3为网络原型,在特征提取网络中新增由两倍下采样得到的特征图以提升对小尺度行人的识别.其次采用多尺度反馈将感受野较大的分支融合到感受野较小的尺度分支上以引入全局上下文信息来提升对高密度人群的识别能力.本文在INRIAPerson,PASCALVOC2012,WiderFace等数据集上进行了实验,实验结果表明,提出的方法在行人检测的精度和速度上都有了较大提升,检测精度最大提升了5.9％,检测速度最快为0.1432秒/张.
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