【摘 要】
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为提高实际应用场景中行人的检测精度,提出了使用高分辨率特征提取网络HRNet(high-resolution representation net-work)并引入Guided Anchoring机制对RetinaNet算法进行改进,维持了特征图在特征提取过程中的高分辨率信息,同时使网络中的锚框自适应生成,提高了算法的检测精度.结果表明:该改进算法在Caltech行人数据集上取得了0.905的平均精度均值(mean average precision,mAP),相比于标准的RetinaNet算法提高了6.
【机 构】
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南京航空航天大学机电学院,南京210016
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为提高实际应用场景中行人的检测精度,提出了使用高分辨率特征提取网络HRNet(high-resolution representation net-work)并引入Guided Anchoring机制对RetinaNet算法进行改进,维持了特征图在特征提取过程中的高分辨率信息,同时使网络中的锚框自适应生成,提高了算法的检测精度.结果表明:该改进算法在Caltech行人数据集上取得了0.905的平均精度均值(mean average precision,mAP),相比于标准的RetinaNet算法提高了6.0％,在每帧图像尺寸为1280×720像素的视频上检测速度达到了19 FPS(FPS为每秒检测帧数),达到了检测精度与检测速度的均衡.
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