改进YOLOv3网络结构的遮挡行人检测算法

题名

DOI

作者

刘丽1 郑洋2,3 付冬梅1,2

作者单位

1.北京科技大学自动化学院；2.北京科技大学北京市工业波谱成像工程技术研究中心；3.北京科技大学顺德研究生院

摘要

针对YOLOv3算法在监控视频行人检测中对遮挡目标漏检率较高的问题,文中提出改进YOLOv3网络结构的遮挡行人检测算法.首先在网络全连接层引入空间金字塔池化网络,增强网络的多尺度特征融合能力.然后采用网络剪枝的方式,精简网络冗余结构,避免网络层数加深导致的退化和过拟合问题,同时减少参数量.在走廊行人数据集上进行多尺度训练,获得最优的权重模型.实验表明,文中方法在平均准确率和检测速度上都有所提升.

关键词

行人检测；深度学习；YOLOv3；空间金字塔池化网络；网络剪枝

刊名

人工智能研究

ISSN

3078-9753

年、卷(期)

202011

所属期刊栏目

工程技术