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基于多层级特征融合的密集行人检测算法
1
作者
乔建华
马清松
+2 位作者
杨振疆
赵利军
李小松
《计算机工程与设计》
2025年第9期2608-2617,共10页
为解决Deformable DETR目标检测模型对于小目标众多的人群密集场景检测困难的问题,提出一种改进的密集行人检测算法Deformable-DETR-MAEB。通过将多头注意力机制结合模型的各级编码器输出设计了用于实现多层级特征融合的MAEB模块,提高...
为解决Deformable DETR目标检测模型对于小目标众多的人群密集场景检测困难的问题,提出一种改进的密集行人检测算法Deformable-DETR-MAEB。通过将多头注意力机制结合模型的各级编码器输出设计了用于实现多层级特征融合的MAEB模块,提高模型的小目标检测的能力。此外,还在解码器部分设计了正样本增强模块并制定了二阶段模型训练策略,减少模型的训练周期,并采用提取特征能力更强的Swin Transformer替换了原有的骨干网络。实验结果表明,改进后的密集行人检测算法在CrowdHuman数据集上的平均检测精度为83.4%,相比原模型提高了5.2%,对于小目标行人的平均检测精度提高了2.7%。
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关键词
密集行人检测
多头注意力
特征融合
小目标
正样本增强
训练策略
骨干网络
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职称材料
题名
基于多层级特征融合的密集行人检测算法
1
作者
乔建华
马清松
杨振疆
赵利军
李小松
机构
太原科技大学电子信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
2025年第9期2608-2617,共10页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(62202323)
太原市“双百攻关行动”第一批“揭榜挂帅”基金项目(2024TYJB0133)。
文摘
为解决Deformable DETR目标检测模型对于小目标众多的人群密集场景检测困难的问题,提出一种改进的密集行人检测算法Deformable-DETR-MAEB。通过将多头注意力机制结合模型的各级编码器输出设计了用于实现多层级特征融合的MAEB模块,提高模型的小目标检测的能力。此外,还在解码器部分设计了正样本增强模块并制定了二阶段模型训练策略,减少模型的训练周期,并采用提取特征能力更强的Swin Transformer替换了原有的骨干网络。实验结果表明,改进后的密集行人检测算法在CrowdHuman数据集上的平均检测精度为83.4%,相比原模型提高了5.2%,对于小目标行人的平均检测精度提高了2.7%。
关键词
密集行人检测
多头注意力
特征融合
小目标
正样本增强
训练策略
骨干网络
Keywords
dense pedestrian detection
multi-head attention
feature fusion
small target
positive sample augmentation
training strategy
backbone network
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多层级特征融合的密集行人检测算法
乔建华
马清松
杨振疆
赵利军
李小松
《计算机工程与设计》
2025
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