基于深度可分离卷积和多级特征金字塔网络的行人检测

来源 :汽车安全与节能学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：luoqh163

【摘要】

：

为提高行人检测的准确率,提出一种基于卷积神经网络的行人检测方法。该方法以YOLOv3-tiny算法为基础,在骨干网络部分,用深度可分离卷积的网络结构代替原卷积网络结构,加深网络深度。在检测部分,提出一种改进的多级特征金字塔网络,该网络由8个结构相同的使用深度可分离卷积的特征金字塔组成,特征金字塔之间串联连接,将不同金字塔得到的相同尺寸的特征进行融合,利用融合后的特征金字塔进行检测。在Caltech

【作者】

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姜义成李凡

【机构】

：

湖南大学机械与运载工程学院

【出处】

：

汽车安全与节能学报

【发表日期】

：

2020年01期

【关键词】

：

汽车主动安全行人检测深度可分离卷积多级特征金字塔网络特征融合 automotive active safetypedestrian detectiond

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(81673996),湖南省战略性新兴产业科技攻关与重大科技成果转化项目(2018GK4004)

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