【摘 要】
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为解决直接采用通用目标检测方法检测行人时检测质量较低这一问题,通过研究不同的通道对检测的影响,发现低层的特征语义信息比较少,但目标位置准确,高层的特征语义信息比较丰
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机与信息安全学院,广州大学计算机科学与教育软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61462018);广东省数学教育软件工程技术研究中心开放基金项目(LD16124X);广西学位与研究生教育改革基金项目(JGY2014060);桂林电子科技大学研究生教育创新基金项目(2016XWYJ09)
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为解决直接采用通用目标检测方法检测行人时检测质量较低这一问题,通过研究不同的通道对检测的影响,发现低层的特征语义信息比较少,但目标位置准确,高层的特征语义信息比较丰富,但目标位置比较粗糙这一特点,提出一种CNN结构,充分利用上下文语义,建模特征通道之间的关系,使CNN提取的特征更具鲁棒性。在KITTI数据集进行训练与测试,对比最新的特征提取方法,提出方法的mAP提高了3.6%,由此验证了建模通道特征方法对行人检测的有效性。
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