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融合多層特征的多尺度行人檢測
關鍵詞：目標檢測 行人檢測 特征融合 多尺度行人 多層特征
摘要：目的行人檢測在自動駕駛、視頻監控領域中有著廣泛應用,是一個熱門的研究話題。針對當前基于深度學習的行人檢測算法在分辨率較低、行人尺度較小的情況下存在誤檢和漏檢問題,提出一種融合多層特征的多尺度的行人檢測算法。方法首先,針對行人檢測問題,刪除了深度殘差網絡的一部分,僅采用深度殘差網絡的3個區域提取特征圖,然后采用最鄰近上采樣法將最后一層提取的特征圖放大兩倍后再用相加法,將高層語義信息豐富的特征和低層細節信息豐富的特征進行融合;最后將融合后的3層特征分別輸入區域候選網絡中,經過softmax分類,得到帶有行人的候選框,從而實現行人檢測的目的。結果實驗結果表明,在Caltech行人檢測數據集上,在每幅圖像虛警率(FPPI)為10%的條件下,本文算法丟失率僅為57.88%,比最好的模型之一——多尺度卷積神經網絡模型(MS-CNN)丟失率(60.95%)降低3.07%。結論深層的特征具有高語義信息且感受野較大的特點,而淺層的特征具有位置信息且感受野較小的特點,融合兩者特征可以達到增強深層特征的效果,讓深層的特征具有較為豐富的目標位置信息。融合后的多層特征圖具有不同程度的細節和語義信息,對檢測不同尺度的行人有較好的效果。所以利用融合后的特征進行行人檢測,能夠提高行人檢測性能。
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