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基于改进ResNet-CrowdDet的密集行人检测算法
被引量:
2
1
作者
韩文静
何宁
+1 位作者
刘圣杰
于海港
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第16期196-204,共9页
行人检测在自动驾驶、客流量统计、智能监控等很多领域被应用。这些场景中行人大多是密集的,存在多尺度、多姿态和遮挡等问题,使得目前的密集行人检测算法存在检测精度较低、漏检率较高等问题。基于ResNet-50-FPN的CrowdDet算法可以解...
行人检测在自动驾驶、客流量统计、智能监控等很多领域被应用。这些场景中行人大多是密集的,存在多尺度、多姿态和遮挡等问题,使得目前的密集行人检测算法存在检测精度较低、漏检率较高等问题。基于ResNet-50-FPN的CrowdDet算法可以解决密集遮挡问题,在CrowdHuman数据集上得到了很好的结果。以此为基线检测器,提出了改进算法。该算法包含两个模块,即BoINet(bottleneck involution network)的骨干网络和DHCDet(doublehead CrowdDet)的稀疏检测头部。与只使用了具有局域性和学习到静态参数的卷积的基线ResNet不同,BoINet将能够远距离交互的Involution动态卷积纳入到提取特征的任务中,增强行人特征的表达能力;DHCDet使用了DoubleHead结构改进CrowdDet算法,并将Double-Head中的自注意力机制NL(non-local)替换为SNL(spectral non-local),进一步提升检测器的分类与回归的性能。该改进方法在CrowdHuman数据集上AP为91.15%,MR-2为39.74%,同时JI为83.60%,取得了比基线检测器更好的检测精度和更低的漏检率。
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关键词
密集行人检测
增强特征表达
BoINet
提升分类回归性能
DHCDet
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职称材料
题名
基于改进ResNet-CrowdDet的密集行人检测算法
被引量:
2
1
作者
韩文静
何宁
刘圣杰
于海港
机构
北京联合大学智慧城市学院
北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第16期196-204,共9页
基金
国家自然科学基金(61872042,61572077)
北京市教委科技重点项目(KZ201911417048)
+2 种基金
北京联合大学人才强校优选计划(BPHR2020AZ01,BPHR2020EZ01)
北京联合大学科研项目(ZK50202001)
国家重点研发计划(2018AAA0100804)。
文摘
行人检测在自动驾驶、客流量统计、智能监控等很多领域被应用。这些场景中行人大多是密集的,存在多尺度、多姿态和遮挡等问题,使得目前的密集行人检测算法存在检测精度较低、漏检率较高等问题。基于ResNet-50-FPN的CrowdDet算法可以解决密集遮挡问题,在CrowdHuman数据集上得到了很好的结果。以此为基线检测器,提出了改进算法。该算法包含两个模块,即BoINet(bottleneck involution network)的骨干网络和DHCDet(doublehead CrowdDet)的稀疏检测头部。与只使用了具有局域性和学习到静态参数的卷积的基线ResNet不同,BoINet将能够远距离交互的Involution动态卷积纳入到提取特征的任务中,增强行人特征的表达能力;DHCDet使用了DoubleHead结构改进CrowdDet算法,并将Double-Head中的自注意力机制NL(non-local)替换为SNL(spectral non-local),进一步提升检测器的分类与回归的性能。该改进方法在CrowdHuman数据集上AP为91.15%,MR-2为39.74%,同时JI为83.60%,取得了比基线检测器更好的检测精度和更低的漏检率。
关键词
密集行人检测
增强特征表达
BoINet
提升分类回归性能
DHCDet
Keywords
dense pedestrian detection
enhanced feature representation
BoINet
improved classification and regression performance
DHCDet
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进ResNet-CrowdDet的密集行人检测算法
韩文静
何宁
刘圣杰
于海港
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023
2
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