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基于CenterNet的实时行人检测模型
被引量：
6
1
作者
姜建勇
吴云
+2 位作者
龙慧云
黄自萌
蓝林
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期276-282,共7页
针对传统目标检测模型不能同时兼顾检测速度和准确度的问题,提出一种新的PD-CenterNet模型。在CenterNet的基础上对网络结构和损失函数进行改进,在网络结构的上采路径中,设计基于注意力机制的特征融合模块,对低级特征和高级特性进行融合...
针对传统目标检测模型不能同时兼顾检测速度和准确度的问题,提出一种新的PD-CenterNet模型。在CenterNet的基础上对网络结构和损失函数进行改进,在网络结构的上采路径中,设计基于注意力机制的特征融合模块,对低级特征和高级特性进行融合,在损失函数中通过设计α、γ、δ3个影响因子来提高正样本与降低负样本的损失,以平衡正负样本的损失。实验结果表明,相比CenterNet模型,该模型在网络结构和损失函数上的准确度分别提高5.1%、9.81%。
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关键词
pd
-
centernet
网络
实时检测
行人检测
样本不平衡
损失函数
特征融合
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职称材料
题名
基于CenterNet的实时行人检测模型
被引量：
6
1
作者
姜建勇
吴云
龙慧云
黄自萌
蓝林
机构
贵州大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期276-282,共7页
基金
国家自然科学基金(61741124)
贵州省科技计划项目(5781)。
文摘
针对传统目标检测模型不能同时兼顾检测速度和准确度的问题,提出一种新的PD-CenterNet模型。在CenterNet的基础上对网络结构和损失函数进行改进,在网络结构的上采路径中,设计基于注意力机制的特征融合模块,对低级特征和高级特性进行融合,在损失函数中通过设计α、γ、δ3个影响因子来提高正样本与降低负样本的损失,以平衡正负样本的损失。实验结果表明,相比CenterNet模型,该模型在网络结构和损失函数上的准确度分别提高5.1%、9.81%。
关键词
pd
-
centernet
网络
实时检测
行人检测
样本不平衡
损失函数
特征融合
Keywords
pd
-
centernet
real-time detection
pedestrian detection
sample imbalance
loss function
feature fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CenterNet的实时行人检测模型
姜建勇
吴云
龙慧云
黄自萌
蓝林
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021
6
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