重庆理工大学学报(自然科学)

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稿件标题: 基于深度学习的行人检测技术研究进展
稿件作者: 黄同愿,向国徽,杨雪姣
关键字词: 深度学习;卷积神经网络;行人检测;特征检测
文章摘要: 行人检测旨在从给定的场景中精确定位出每一个属于检测范围的人,在过去几十 年中取得了重大的进展。 它与行人重识别和行人跟踪技术相结合,在自动驾驶、人机交互、智能 视频监控和人物对象行为分析等领域有着重要应用。 研究了深度学习技术在行人检测领域的 研究进展,就行人检测目前面临的主要问题和挑战进行了分析;调查总结了行人检测的数据集 和评价标准,归纳分析了影响行人检测的关键子问题,例如网络架构、损失函数、特征表达、上下 文信息和训练策略等。 为该领域前沿综合研究提供参考和依据。
收录刊物: 2019年33卷04期
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