[发明专利]一种基于深度可分离卷积和标准卷积的行人检测方法有效
| 申请号： | 202011311947.6 | 申请日： | 2020-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN112364804B | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 周东生;张运波;刘瑞;易鹏飞;张强;魏小鹏 | 申请（专利权）人： | 大连大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/766;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 陈丽;李洪福 |
| 地址： | 116622 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度可分离卷积和标准卷积的行人检测方法，涉及计算机视觉技术领域，本发明基于所提出的CNN模型，设计了一个名为EPDNet的高效行人检测器，为了更进一步提高EPDNet的检测精度，本发明采用特征融合的方法，将浅层和深层的特征图融合起来，以增强输出特征的语义表达能力。本发明提出的EPDNet在Caltech和CityPersons数据集上进行性能进行评估，评估过程主要包括消融实验和模型对比实验。实验结果表明，相比于基线模型，在保持较高的检测速度同时，EPDNet在Caltech数据集和CityPersons数据集上均能够达到更高的检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 可分离 卷积 标准 行人 检测 方法 | ||
【主权项】：
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