【摘 要】
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针对已有行人检测算法存在的小尺度行人信息描述不充分的问题,提出一种基于自校准卷积网络的行人检测算法.通过将CSP算法的主干网络更换为SCNet自校准卷积网络,有效扩大了网络的感受野范围;将主干网络的低层特征像素信息和高层特征语义信息进行融合,有效促进小尺度行人的检测;对精细的多尺度卷积特征进行多层连接,将行人检测简化为直接的中心和尺度预测任务.实验结果表明,所提算法在数据集CityPersons和Caltech上的平均漏检率为10.97％和4.3％.算法可以增强小尺度行人的信息描述能力,在检测速度方面也有
【机 构】
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中国科学院福建物质结构研究所 泉州装备制造研究所,福建 泉州 362200;中北大学 电气与控制工程学院,山西 太原 030051;中国科学院福建物质结构研究所 泉州装备制造研究所,福建 泉州 362
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针对已有行人检测算法存在的小尺度行人信息描述不充分的问题,提出一种基于自校准卷积网络的行人检测算法.通过将CSP算法的主干网络更换为SCNet自校准卷积网络,有效扩大了网络的感受野范围;将主干网络的低层特征像素信息和高层特征语义信息进行融合,有效促进小尺度行人的检测;对精细的多尺度卷积特征进行多层连接,将行人检测简化为直接的中心和尺度预测任务.实验结果表明,所提算法在数据集CityPersons和Caltech上的平均漏检率为10.97％和4.3％.算法可以增强小尺度行人的信息描述能力,在检测速度方面也有一定的优势.
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随着互联网的发展,需要对IPv6网络进行性能提升,软件定义网络可以通过其特有的段路由架构对IPv6进行改进.将现有的IPv6网络直接升级为完整的SRv6网络是非常困难的.因此,提出一种基于部分部署的SRv6的网络优化算法.通过对分散的SRv6节点中的TE算法进行权重调整,将TE问题转化为深度强化学习问题,优化OSPF权重、SRv6节点部署和流量路径.实验结果表明,提出的优化算法,在不同数量的节点下,可以获得与完整SR网络相同的性能,有着满足实际需求,具有较好性能.
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