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基于多尺度注意力引导的遮挡行人检测方法

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行人区域遮挡是影响行人检测精度的重要因素,为提高行人检测精度,提出一种基于多尺度注意力引导的遮挡行人检测方法.首先,设计一种专注于遮挡问题的注意力引导模块,将其应用于特征提取网络中不同尺度的特征图,利用外部监督信息遮罩机制,引导模型关注行人目标可见区域;其次,根据特征图在分辨率与语义特征方面的特性,对注意力引导后的多尺度特征图进行融合;最后,利用融合特征图进行边界框预测.为验证所提方法有效性及泛化性,在不同数据集上进行仿真实验.该方法在Citypersons重度遮挡子集上实现了47.1％的MR-2,在Caltech重度遮挡子集上实现了40.62％的MR-2,相对于主流的遮挡行人检测方法,检测精度有较为明显的提高.实验结果表明,所提出模块可以有效地处理行人检测中的区域遮挡问题.
Occluded Pedestrian Detection Method Based on Multi-scale Attention Guidance

谢东军、刘志刚、黄朝、田枫、刘苗苗

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东北石油大学计算机与信息技术学院 大庆 163318

东北石油大学应用技术研究院博士后工作站 大庆 163318

遮挡行人 目标检测 注意力 多尺度 对数平均漏检率

国家自然科学基金黑龙江省自然科学基金黑龙江省自然科学基金黑龙江省优秀中青年科研创新团队项目

61502094LH2020F003LH2019F042KYCXTD201903

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.05.013

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(5)
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