基于双模全卷积网络的行人检测算法(特邀)

摘要：

在近距离行人检测任务中,平衡算法的检测精度与检测速度对于检测算法的实际应用有着重要意义.为了快速并准确地检测出近景行人目标,提出了一种基于模型融合全卷积网络的行人检测算法.首先,通过全卷积检测网络对图像中的目标进行检测,得到一系列候选框;其次,通过弱监督训练的语义分割网络得到图像的像素级分类结果;最后,将候选框与像素级分类结果融合,完成检测.实验结果表明:算法在检测速度与精度方面都具有较高的性能.

关键词：深度学习、弱监督训练、行人检测、语义分割

所属期刊栏目：47

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1-8