基于特征金字塔SSD的行人检测算法

摘要：

无人驾驶技术中精准地对行人检测定位一直都是重要的技术板块,由此提出了一种基于特征金字塔SSD的行人检测算法.该算法主要从两方面对SSD算法进行改进:使用基于深度可分解卷积的MobileNet代替传统的VGG-1 6 网络作为SSD的主干网络提取特征,减小模型体积,显著降低了计算量,提高检测速度;在特征层中引入特征金字塔,加入特征融合,使得网络信息更加充分,提高检测精度.在 VOC 2007 和 COCO 数据集中的实验表明,该算法与传统SSD算法相比在检测精度和速度上都有明显的提高.

关键词：无人驾驶、深度学习、MobileNet、特征金字塔、行人检测

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北省自然科学基金项目F2018209289

在线出版日期：2020-12-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：114-120