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摘要:
现实场景行人的复杂性和多样性使得行人检测成为计算机视觉领域中一个既具有研究价值又极具挑战性的热门课题,为提高其准确性,提出一种基于SSD(Single Shot Multibox Detector)与FRN(Filter Re-sponse Normalization)相结合的密集连接行人检测算法,将串联式的SSD基础网络修改为引入上下文语义信息的多层融合的密集连接的FRN网络结构,运用聚类思想设置适宜行人尺度的候选框,并且根据行人尺寸的统计分布规律调整不同检测层的缩放因子,从而实现端到端训练.在融合数据集和VOC2007TEST数据集上验证该模型的性能,相比于SSD方法,该方法准确率AP(Average Precision)分别提高5.8%、2.9%,具有更高的准确性和鲁棒性.
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文献信息
篇名 一种基于SSD与FRN相结合的密集连接行人检测算法
来源期刊 信息技术与网络安全 学科 工学
关键词 行人检测 密集连接 聚类算法 SSD FRN
年,卷(期) 2020,(12) 所属期刊栏目 智能算法
研究方向 页码范围 56-60,66
页数 6页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.19358/j.issn.2096-5133.2020.12.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 葛华勇 20 77 5.0 8.0
2 冯婷婷 2 2 1.0 1.0
3 孙家慧 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
行人检测
密集连接
聚类算法
SSD
FRN
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息技术与网络安全
月刊
2096-5133
10-1543/TP
大16开
北京市海淀区清华东路25号(北京927信箱)
82-417
1982
chi
出版文献量(篇)
10909
总下载数(次)
33
总被引数(次)
35987
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