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基于R-FCN的行人检测方法研究

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行人检测是计算机视觉中的研究热点,为了实现复杂场景下的行人检测,将基于区域的全卷积网络(Region-based Fully Convolutional Networks,R-FCN)引入行人检测中.针对行人检测中的遮挡、背景混淆干扰、小目标这三个难点,修改了R-FCN的搜索机制,引入目标行人的区域划分(上下半身)和背景混淆干扰行人的强化学习策略,加强了对遮挡行人和背景相似行人的学习.并在此基础上,对R-FCN的输出进行二次分类学习.实验结果表明,通过对R-FCN的改进,可有效地缓解行人遮挡、背景混淆干扰和小目标条件下,传统R-FCN网络的漏报和误判问题.
Pedestrian detection method based on R-FCN. Computer Engi-neering and Applications

蒋胜、黄敏、朱启兵、王正来

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江南大学 轻工业过程先进控制教育部重点实验室,江苏 无锡 214122

基于区域的全卷积网络(R-FCN) 遮挡 背景混淆干扰 二次分类

江苏省研究生培养创新工程江苏省政策引导类计划(产学研合作)-前瞻性联合研究项目

SJLX16_0498BY2016022-32

2018

计算机工程与应用
华北计算技术研究所

计算机工程与应用

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.683
ISSN：1002-8331
年,卷(期)：2018.54(18)
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