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基于深度学习的行人和车辆检测

徐谦  李颖  王刚  
【摘要】:为解决自动驾驶行车环境目标检测的问题,提出了一种基于深度学习的行人和车辆检测网络PVDNet。在网络底层,改进了跳跃连接结构,提出多级跳跃连接MLSC,加速了模型的收敛速度和收敛精度;在网络顶层,设计了一种多层特征融合方法 MLFF,将底层特征与顶层特征融合以提高检测精度;在网络输出层,提出了一种单维卷积方法 ODC替代全连接层,减少了模型参数以提高检测速度。实验表明:与原始的Faster R-CNN相比,PVDNet在数据集PascalVOC2007、PascalVOC2012、MS COCO、KITTI上行人和车辆平均检测准确率分别提高了3.7%、6.1%、5.6%、9.62%。

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