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基于多尺度注意力引导的遮挡行人检测方法
文献摘要：
行人区域遮挡是影响行人检测精度的重要因素,为提高行人检测精度,提出一种基于多尺度注意力引导的遮挡行人检测方法.首先,设计一种专注于遮挡问题的注意力引导模块,将其应用于特征提取网络中不同尺度的特征图,利用外部监督信息遮罩机制,引导模型关注行人目标可见区域;其次,根据特征图在分辨率与语义特征方面的特性,对注意力引导后的多尺度特征图进行融合;最后,利用融合特征图进行边界框预测.为验证所提方法有效性及泛化性,在不同数据集上进行仿真实验.该方法在Citypersons重度遮挡子集上实现了47.1％的MR-2,在Caltech重度遮挡子集上实现了40.62％的MR-2,相对于主流的遮挡行人检测方法,检测精度有较为明显的提高.实验结果表明,所提出模块可以有效地处理行人检测中的区域遮挡问题.
文献关键词：
遮挡行人;目标检测;注意力;多尺度;对数平均漏检率
中图分类号：
作者姓名：
谢东军;刘志刚;黄朝;田枫;刘苗苗
作者机构：
东北石油大学计算机与信息技术学院 大庆 163318;东北石油大学应用技术研究院博士后工作站 大庆 163318
文献出处：
引用格式：
[1]谢东军;刘志刚;黄朝;田枫;刘苗苗-.基于多尺度注意力引导的遮挡行人检测方法)[J].计算机与数字工程,2022(05):983-988,1028
A类：
Citypersons
B类：
多尺度注意力,遮挡行人,行人检测,检测精度,高行,遮挡问题,特征提取网络,不同尺度,外部监督,监督信息,遮罩,语义特征,多尺度特征图,融合特征,边界框预测,泛化性,挡子,子集,MR,Caltech,出模,目标检测,对数平均漏检率
AB值：
0.309941
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