【摘 要】
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针对多尺度行人检测的问题,本文提出一种基于融合特征金字塔网络(Feature pyramidnetworks,FPN)和Faster R-CNN(Faster region convolutional neural network)的行人检测算法
【机 构】
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贵州民族大学人文科技学院,贵州民族大学数据科学与信息工程学院,北京大学深圳研究生院信息工程学院
【基金项目】
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贵州省教育厅创新群体重大研究项目(黔教合KY字[2018]018)资助项目;深圳市科技计划(JCYJ20160506172651253)资助项目;贵州省研究生科研基金立项课题(黔教研合KYJJ字[2016]04)资助项目;贵州民族大学人文科技学院科研基金(18rwjs016)资助项目
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针对多尺度行人检测的问题,本文提出一种基于融合特征金字塔网络(Feature pyramidnetworks,FPN)和Faster R-CNN(Faster region convolutional neural network)的行人检测算法。首先,对FPN和区域建议网络(Region proposal networks,RPN)进行融合;然后,对FPN和Fast R-CNN进行融合;最后,在Caltech数据集、KITTI数据集和ETC数据集上分别对融合FPN和Faster R-CNN的行人检测算法
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