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[学位论文] 作者：弓攀豪,,
来源：重庆邮电大学 年份：2020
近年来,得益于卷积神经网络的强大表征能力,行人检测系统取得了突破性进展。一般而言,卷积神经网络的浅层特征映射表示图像的细节信息,深层特征映射表示图像的语义信息,并且深层特征与浅层特征皆是行人分类与定位任务中不可或缺的成分。然而已有的行人检测方法......
[期刊论文] 作者：陈乔松,陶亚,申发海,弓攀豪,孙开伟,王进,邓欣,,
来源：重庆邮电大学学报(自然科学版) 年份：2020
语义分割的目标是对图像进行像素级分类并分割为表示不同语义的区域,以便实现对更复杂场景的分析及理解。考虑到更大的卷积核对目标的定位及分割都有促进作用,故提出的网络里使用了一种基于上下文情景结构层(contextual structure)的卷积神经网络,既增大了感受......
[期刊论文] 作者：陈乔松,弓攀豪,申发海,陶亚,董广县,王进,邓欣,,
来源：计算机应用研究 年份：2020
针对行人检测方法未能充分利用卷积网络浅层特征的问题,改进Faster R-CNN框架,提出了一种基于自适应特征卷积网络的行人检测方法。该方法有两处改进:a)设计了SFCM模块,用于提取卷积神经网络浅层细节特征; b)引用挤压与激励操作设计了AFCM模块,用于筛选检测所需......
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