【摘 要】
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针对室内人群目标尺度和姿态多样性、人头目标易与周围物体特征混淆的问题,提出了一种基于多级特征和混合注意力机制的室内人群检测网络(MFANet)。该网络结构包括三部分,即特
【基金项目】
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山西省重点研发计划项目(201803D31212-1)~~
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针对室内人群目标尺度和姿态多样性、人头目标易与周围物体特征混淆的问题,提出了一种基于多级特征和混合注意力机制的室内人群检测网络(MFANet)。该网络结构包括三部分,即特征融合模块、多尺度空洞卷积金字塔特征分解模块以及混合注意力模块。首先,通过将浅层特征和中间层特征信息融合,形成包含上下文信息的融合特征,用于解决浅层特征图中小目标语义信息不丰富、分类能力弱的问题;然后,利用空洞卷积增大感受野而不增加参数的特性,对融合特征进行多尺度分解,形成新的小目标检测分支,实现网络对多尺度目标的定位和检测;最后,用局部
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