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基于双模全卷积网络的行人检测算法(特邀)

罗海波 何淼 惠斌 常铮

罗海波, 何淼, 惠斌, 常铮. 基于双模全卷积网络的行人检测算法(特邀)[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(2): 203001-0203001(8). doi: 10.3788/IRLA201847.0203001
引用本文: 罗海波, 何淼, 惠斌, 常铮. 基于双模全卷积网络的行人检测算法(特邀)[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(2): 203001-0203001(8). doi: 10.3788/IRLA201847.0203001
Luo Haibo, He Miao, Hui Bin, Chang Zheng. Pedestrian detection algorithm based on dual-model fused fully convolutional networks(Invited)[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(2): 203001-0203001(8). doi: 10.3788/IRLA201847.0203001
Citation: Luo Haibo, He Miao, Hui Bin, Chang Zheng. Pedestrian detection algorithm based on dual-model fused fully convolutional networks(Invited)[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(2): 203001-0203001(8). doi: 10.3788/IRLA201847.0203001

基于双模全卷积网络的行人检测算法(特邀)

doi: 10.3788/IRLA201847.0203001
详细信息
    作者简介:

    罗海波(1967-),男,研究员,博士生导师,博士,主要从事光电成像、图像处理、目标识别、目标跟踪等方面的研究。Email:luohb@sia.cn

    通讯作者: 何淼(1992-),男,博士生,主要从事目标检测、目标跟踪、图像处理、模式识别等方面的研究。Email:hemiao@sia.cn
  • 中图分类号: TP391.4

Pedestrian detection algorithm based on dual-model fused fully convolutional networks(Invited)

  • 摘要: 在近距离行人检测任务中,平衡算法的检测精度与检测速度对于检测算法的实际应用有着重要意义。为了快速并准确地检测出近景行人目标,提出了一种基于模型融合全卷积网络的行人检测算法。首先,通过全卷积检测网络对图像中的目标进行检测,得到一系列候选框;其次,通过弱监督训练的语义分割网络得到图像的像素级分类结果;最后,将候选框与像素级分类结果融合,完成检测。实验结果表明:算法在检测速度与精度方面都具有较高的性能。
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-08-10
  • 修回日期:  2017-10-28
  • 刊出日期:  2018-02-25

基于双模全卷积网络的行人检测算法(特邀)

doi: 10.3788/IRLA201847.0203001
    作者简介:

    罗海波(1967-),男,研究员,博士生导师,博士,主要从事光电成像、图像处理、目标识别、目标跟踪等方面的研究。Email:luohb@sia.cn

    通讯作者: 何淼(1992-),男,博士生,主要从事目标检测、目标跟踪、图像处理、模式识别等方面的研究。Email:hemiao@sia.cn
  • 中图分类号: TP391.4

摘要: 在近距离行人检测任务中,平衡算法的检测精度与检测速度对于检测算法的实际应用有着重要意义。为了快速并准确地检测出近景行人目标,提出了一种基于模型融合全卷积网络的行人检测算法。首先,通过全卷积检测网络对图像中的目标进行检测,得到一系列候选框;其次,通过弱监督训练的语义分割网络得到图像的像素级分类结果;最后,将候选框与像素级分类结果融合,完成检测。实验结果表明:算法在检测速度与精度方面都具有较高的性能。

English Abstract

参考文献 (17)

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