【摘 要】
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在校舍环境下,行人密集、遮挡、多尺度等问题比较常见,本文使用Faster R-CNN进行校舍复杂环境下的行人检测,训练样本时,引入了一种困难样本挖掘训练策略,在挑出困难样本的同
【基金项目】
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2018年度大学生研究训练计划(SRTP)项目(编号:2018081)
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在校舍环境下,行人密集、遮挡、多尺度等问题比较常见,本文使用Faster R-CNN进行校舍复杂环境下的行人检测,训练样本时,引入了一种困难样本挖掘训练策略,在挑出困难样本的同时,对困难样本的权重进行调整,使训练更有侧重点;使用LabelImg对数据集进行标注,将VOC2007及标注样本进行合并得到VOC2007扩充数据集,在此数据集上进行训练及测试。实验结果显示,与Faster R-CNN常用的四步训练法相比,使用本文训练方进行训练,泛化性能得到明显的提升。
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