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XSSD-P:改进的SSD行人检测算法
文献摘要：
SSD(single shot multi-box detector)是目前广泛应用于行人检测的神经网络算法,为了提高其检测精度和检测速度,对SSD算法进行了有效改进(改进后的算法称为XSSD-P).选择Xception网络作为XSSD-P算法的骨干网络并重新选择用于预测的特征层;根据行人外形尺寸的特征设计了多尺度卷积核和基础锚框,并将二者耦合,基础锚框通过调节自身大小得到锚框(anchors)用于位置回归;再使用深度可分离卷积代替常规卷积在特征图上进行预测,实现了行人的有效检测.在INRIA数据集、VOC数据集和COCO数据集上进行检测精度对比测试,与SSD以及其他主流算法相比,XSSD-P算法在行人检测方面拥有更高的检测精度,并在Caltech行人数据集和MIT行人数据集中验证了XSSD-P算法的泛化性能.在检测速度方面,与SSD算法相比,XSSD-P算法的检测速度高出30 FPS,提高了42.86％.实验结果表明,XSSD-P的检测精度和检测速度均优于SSD算法.
文献关键词：
行人检测;SSD算法;卷积神经网络;多尺度卷积核;Xception网络
中图分类号：
作者姓名：
鲍文斌;张冬泉
作者机构：
北京交通大学 机械与电子控制工程学院,北京 100044
文献出处：
引用格式：
[1]鲍文斌;张冬泉-.XSSD-P:改进的SSD行人检测算法)[J].计算机工程与应用,2022(23):132-141
A类：
XSSD
B类：
行人检测,检测算法,single,shot,multi,box,detector,神经网络算法,检测精度,检测速度,法称,Xception,骨干网络,外形尺寸,多尺度卷积核,锚框,节自,anchors,位置回归,使用深度,深度可分离卷积,特征图,有效检测,INRIA,VOC,COCO,精度对比,对比测试,流算法,Caltech,MIT,泛化性能,FPS
AB值：
0.3246
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