检 索
学术期刊
切换导航
首页
文章
期刊
投稿
首发
学术会议
图书中心
新闻
新闻动态
科学前沿
合作
我们
一封信
按学科分类
Journals by Subject
按期刊分类
Journals by Title
医药卫生
Medicine & Health
工程技术
Engineering & Technology
数学与物理
Math & Physics
经济与管理
Economics & Management
人文社科
Humanities & Social Sciences
化学与材料
Chemistry & Materials
信息通讯
Information & Communication
地球与环境
Earth & Environment
生命科学
Life Sciences
我要投稿
查看投稿进度
学术期刊
按学科分类
Journals by Subject
按期刊分类
Journals by Title
医药卫生
Medicine & Health
工程技术
Engineering & Technology
数学与物理
Math & Physics
经济与管理
Economics & Management
人文社科
Humanities & Social Sciences
化学与材料
Chemistry & Materials
信息通讯
Information & Communication
地球与环境
Earth & Environment
生命科学
Life Sciences
在线客服
客服电话:
400-188-5008
客服邮箱:
service@ccnpub.com
投诉举报:
feedback@ccnpub.com
人工客服
工作时间(9:00-18:00)
官方公众号
科技成果·全球共享
请选择
目标期刊
首页
期刊
文章
改进YOLOv3网络结构的遮挡行人检测算法
下载:
47
浏览:
329
刘丽1
郑洋2,3
付冬梅1,2
《人工智能研究》
2020年11期
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.
[1/1]
|<
<
1
>
>|
在线客服::
点击联系客服
联系电话::
400-188-5008
客服邮箱::
service@ccnpub.com
投诉举报::
feedback@ccnpub.com
人工客服
工作时间(9:00-18:00)
官方公众号
科技成果·全球共享