【摘 要】
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针对密集场景下行人检测的遮挡问题，文中提出了SC-YOLOv4人群检测网络。首先为了简化模型，加快网络的检测速度，在YOLOv4的CSPNet结构基础上，结合ShuffleNetv2网络思想改进普通卷积结构，将原来普通的残差模块替换为Shuffle Module模块，提出了基于S-CSPDarkNet53的骨干网络结构，在保留精度的同时，大大降低了网络参数量；其次为了解决人群遮挡问题，在保留原来P
【基金项目】
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中国高校产学研创新基金（2021FNB02001）； 文化部科技创新项目（2015KJCXXM19）；
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针对密集场景下行人检测的遮挡问题，文中提出了SC-YOLOv4人群检测网络。首先为了简化模型，加快网络的检测速度，在YOLOv4的CSPNet结构基础上，结合ShuffleNetv2网络思想改进普通卷积结构，将原来普通的残差模块替换为Shuffle Module模块，提出了基于S-CSPDarkNet53的骨干网络结构，在保留精度的同时，大大降低了网络参数量；其次为了解决人群遮挡问题，在保留原来PANet结构的基础上，设计中心点预测模块，将原来的三个输出特征层改用基于中心点的预测方法，即对目标的中心点进行回归和训练计算损失，摒弃了原来的NMS操作，进一步提高遮挡情况下的检测精度。实验结果表明：在CrowdHuamn数据集上，采用S-CSPDarkNet53结构的YOLOv4较原网络的参数量减少了34%，检测速度提升了5.2 帧·s-1；最终的SC-YOLOv4网络，在检测精度上和速度上较YOLOv4分别提升了1.4%和4.9 帧·s-1，性能得到了有效提升。
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