基于多尺度上下文信息的遮挡行人检测

基于多尺度上下文信息的遮挡行人检测
赵世阳;王晓峰
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2022(58)11
【摘要】在遮挡场景下的行人检测一直是计算机视觉中的一个棘手问题,由于被遮挡的行人尺度差异大,可见率低,通常会给检测带来极大的挑战。

针对这一问题,提出了一种针对行人遮挡检测的模型结构,对基于anchor-free的行人检测方法进行改进。

设计了一种提取多尺度上下文信息的结构,通过级联多个不同扩张率的卷积层,使用密集连接实现多尺度特征共享,提取各个区域的上下文信息来解决遮挡问题。

此外,为了提高特征的可分辨性,使用通道注意力机制对多尺度特征融合进行自适应的调整。

实验结果表明,该方法在Caltech行人数据集的遮挡子集上实现了41.73%的MR^(−2),性能优于其他检测算法。

【总页数】9页(P141-149)
【作者】赵世阳;王晓峰
【作者单位】上海海事大学信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于多尺度上下文语义信息的图像场景分类算法
2.基于上下文信息的监控场景行人检测方法
3.基于遮挡检测和时空上下文信息的目标跟踪算法
4.基于上下文以及多尺度信息融合的目标检测算法
5.基于注意力机制的煤矿工作面遮挡行人检测
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