深度学习驱动的行人细粒度检测：Mask R-CNN优化与实验验证

本文探讨了在复杂场景下提高行人检测性能的问题，提出了一个改进的Mask R-CNN网络框架，这是一种基于深度学习的目标检测方法。首先，作者利用K-means聚类算法对行人数据集中的目标框进行分析，目的是确定一组更广泛的锚点（包括额外的2:5长宽比），以适应行人不同尺寸的多样性。这种设计允许算法更好地捕捉到行人可能的形状变化，增强其检测能力。 接着，文章结合细粒度图像识别技术，提升行人定位的精确度，确保即使是微小的身体部位（如头部或腿部）也能被准确识别。通过全卷积网络（FCN）的应用，作者能够进行像素级预测，生成行人局部掩码，如上半身和下半身，从而实现行人细粒度的区分和定位，增强了对行人个体特征的识别。 整体的行人检测过程中，除了局部特征的学习，还涉及到整体掩码的生成，这有助于减少误检情况的发生。作者通过比较改进的Mask R-CNN算法与Faster R-CNN、YOLOv2、R-FCN等主流目标检测方法在同数据集上的表现，证明了新算法在速度、精度和误检率方面的优势。 研究结果显示，改进后的Mask R-CNN算法在处理复杂场景下的行人检测任务时，不仅提高了检测效率，而且显著提升了检测精度，减少了误报的可能性。这为行人检测领域的实际应用提供了有价值的改进策略，尤其是在智能监控、自动驾驶等需要高精度行人识别的场景中。这项研究对于提升计算机视觉技术在行人检测领域的应用水平具有重要意义。