【摘 要】
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行人检测是汽车智能化进程中十分重要的任务,而深度学习的蓬勃发展为其指明了新的方向.文章通过对Faster-RCNN算法进行改进,将其应用于车载摄像头下的行人检测.将特征提取网络由原来的Vgg16网络改为ResNet50网络,并增加了锚点个数,提高了算法对小目标行人的检测效果.文章还引入了FPN金字塔结构,其更适用于多尺度的行人检测.最后将改进后的算法在Caltech行人数据集上进行了试验,取得了较好的检测效果,mAP达到了95％.
【机 构】
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长安大学 汽车学院,陕西 西安 710000
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行人检测是汽车智能化进程中十分重要的任务,而深度学习的蓬勃发展为其指明了新的方向.文章通过对Faster-RCNN算法进行改进,将其应用于车载摄像头下的行人检测.将特征提取网络由原来的Vgg16网络改为ResNet50网络,并增加了锚点个数,提高了算法对小目标行人的检测效果.文章还引入了FPN金字塔结构,其更适用于多尺度的行人检测.最后将改进后的算法在Caltech行人数据集上进行了试验,取得了较好的检测效果,mAP达到了95％.
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