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电子发烧友网>电子资料下载>IC资料>模型|Macromodel>基于规范化函数的深度金字塔模型算法

基于规范化函数的深度金字塔模型算法

2021-03-30 | pdf | 4.00 MB | 次下载 | 免费

资料介绍

  传统深度金字塔模型作为一种有效的行人检测算法备受关注,融合可变形部件模型和卷积神经网络模型,但特征提取部分使用的算法像素区堿的大小不冋,导致模型之间不能完全融合,在行人数量多、姿势复杂和有遮挡情况时的检测效果不理想。因此,提出一种基于规范化函欻的深度金字塔模型(Norm-DP)算法,使用规范化函数融合可变形部件模型和卷积神经网络模型,直接从金字塔特征中提取正负样本,使用隐变量攴持向量杋进行模型训练,结合柔性非最大抑制(soft-NMS)算法和边界框回归(BBR)算法对定位框进行优化分别使用IRIA和 MS COCO数据集进行实验验证,在行人数量多、姿势复杂和有遮挡情况时,检测精度高于最优的可变形部件模型算法、卷积神经网络算法、深度金字塔模型算法和结合区堿选择的卷积神经网络算法。

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