基于改进SSD算法的行人检测方法

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随着计算机视觉的快速发展,行人检测技术越来越成为人们关注的热门话题之一。行人检测算法中SSD算法相对于其他行人检测算法更加稳定,针对SSD算法做行人检测时产生的检测精度低的问题,提出一种以ResNet残差网络作为SSD的前馈网络,提取行人特征,并通过特征值生成目标框的行人检测算法。将原始SSD算法与改进后的SSD算法分别通过INRIA行人检测数据集的训练集和测试集做实验进行精度对比。实验结果表明,与SSD算法做行人检测时的检测效果相比,改进的行人检测算法更具鲁棒性,算法平均准确率提高了接近5%。
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