基于改进Faster R-CNN的行人检测算法

摘要：

针对行人检测中复杂环境,提出一种改进Faster R-CNN的行人检测算法,使用深度卷积网络从图片中提取适合检测目标的特征.基于Faster R-CNN算法,以Soft-NMS算法代替传统NMS算法,加强Faster R-CNN算法对重叠区域的识别能力.同时,算法通过"Hot Anchors"代替均匀采样的锚点避免大量额外计算,提高检测效率.最后,将21分类问题的Faster R-CNN框架,修改成适用于行人检测的2分类检测框架.实验结果表明:改进Faster R-CNN的行人检测算法在VOC 2007行人数据集,检测效率和准确率分别提升33％、2.6％.

关键词：行人检测、FastR-CNN、Soft-NMS、HotAnchors

所属期刊栏目：20

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1498-1503