基于深度卷积神经网络的小尺度行人检测

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行人检测是区别于通用目标检测的特殊检测任务,虽然近年来取得了很多重大突破,但是小尺度行人检测仍然是一个难点。在Faster R-CNN通用目标检测框架的基础上,针对行人特点,提出了行人区域建议网络;针对小尺度行人特征信息不足,提出了多层次特征提取和融合的方法,并在Caltech行人数据集上进行了实验,实验结果表明了所提算法的合理性与有效性。
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