【摘 要】
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目前的语义分割方法可以得到行人的轮廓，但在行人相互遮挡时，无法直接得到图中行人的数量，身高和中心位置等信息。针对这一缺陷，本文提出G-UNet模型算法：在语义分割主干之外，增加一个行人区域的高斯椭圆密度核检测分支，通过核的极大值点、垂直和水平轴尺度，分别检测行人的中心位置、高度和宽度，并由密度核极大值点的唯一性，解决了行人遮挡的检测难题。另外，UNet以空间对称的方式将底层和高层特征进行硬性的拼接
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目前的语义分割方法可以得到行人的轮廓，但在行人相互遮挡时，无法直接得到图中行人的数量，身高和中心位置等信息。针对这一缺陷，本文提出G-UNet模型算法：在语义分割主干之外，增加一个行人区域的高斯椭圆密度核检测分支，通过核的极大值点、垂直和水平轴尺度，分别检测行人的中心位置、高度和宽度，并由密度核极大值点的唯一性，解决了行人遮挡的检测难题。另外，UNet以空间对称的方式将底层和高层特征进行硬性的拼接，使得50%的固定误差直接传播到底层。我们提出可训练的柔性系数拼接方式，可以得到最优的误差分配传播方式。
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