基于Deformable DETR的密集行人检测

摘要：

在人群检测问题中,行人经常因聚集在一起并且相互遮挡而难以检测.在密集且有遮挡的复杂场景下,如何解决行人遮挡问题、高效提取小目标人群特征、提升检测精度存在巨大的挑战.针对上述问题,本文提出了一种基于Deformable DETR的行人检测算法,Deformable DETR模型将deformable卷积的最佳稀疏空间采样方法和Transformer的关系建模能力相结合.通过实验对比,最终对比原始DETR,在密集人群数据集中检测精度提升了3.6％.该方法能实现高密集场景下的行人识别,具有一定的实际意义.

关键词：行人检测、可变形卷积、DETR、特征提取

所属期刊栏目：7

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2021YFC3320300

在线出版日期：2023-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：60-64