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| 基于Cascade-Rcnn的行人检测 | |
| 引用本文： | 刘博文彭祝亮范程岸.基于Cascade-Rcnn的行人检测[J].无线互联科技,2020(2):15-17. |
| 作者姓名： | 刘博文彭祝亮范程岸 |
| 作者单位： | 1.广东工业大学自动化学院; |
| 基金项目： | 广东省科技计划项目；项目编号：2019B010147001；广州市科技计划项目；项目编号：201902020014 |
| 摘 要： | Faster Rcnn是目标检测领域中精确度较高、使用范围较广的一个经典算法,而Cascade Rcnn是借鉴Faster Rcnn改进的。文章将Cascade Rcnn的方法应用于行人检测中,利用深层卷积神经网络提取图像特征,通过RPN提取可能含有行人的区域,利用多层级联的检测器对目标区域进行判别和分类,在数据集中进行了检测验证。实验结果表明,相比基于Faster-rcnn的行人检测方法,在测试集上检测准确度达到了66.2%,其检测效果更好。 |
| 关 键 词： | 行人检测 深度学习 目标检测 深层卷积神经网络 |
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