改进YOLOv3网络结构的遮挡行人检测算法

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 7次 | 上传用户：juanzi0666

【摘要】

：

针对YOLOv3算法在监控视频行人检测中对遮挡目标漏检率较高的问题,文中提出改进YOLOv3网络结构的遮挡行人检测算法.首先在网络全连接层引入空间金字塔池化网络,增强网络的多尺度特征融合能力.然后采用网络剪枝的方式,精简网络冗余结构,避免网络层数加深导致的退化和过拟合问题,同时减少参数量.在走廊行人数据集上进行多尺度训练,获得最优的权重模型.实验表明,文中方法在平均准确率和检测速度上都有所提升.

【作者】

：

刘丽郑洋付冬梅

【机构】

：

北京科技大学自动化学院,北京科技大学北京市工业波谱成像工程技术研究中心,北京科技大学顺德研究生院

【出处】

：

模式识别与人工智能

【发表日期】

：

2020年06期

【关键词】

：

行人检测深度学习 YOLOv3 空间金字塔池化网络网络剪枝 Pedestrian DetectionDeep LearningYOLOv3Spatial P

【基金项目】

：

北京科技大学中央高校基本科研业务费专项资金(No.FRF-BD-19-002A)资助

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