"结合语义与多层特征融合的行人检测技术研究"

尺度卷积神经网络, Multi-Scale Convolutional Neural Network, MSCNN) 和沙漠增长卷积神经网络[11] (Scale-aware Fast R-CNN with Deformable Part Models, Scale-Aware Fast R-CNN) 等.然而, 仅仅依靠基础框架可能无法满足对复杂场景下的行人检测需求, 因此提出了结合语义信息和多层特征融合的行人检测方法. 本文在传统目标检测算法的基础上, 结合语义信息, 利用全卷积网络生成语义分割结果, 并在行人检测中引入多层融合模块, 以提高检测性能. 首先, 本文提出的方法充分利用了语义信息, 在行人检测网络中引入全卷积网络, 用于生成图像的语义分割结果. 通过给出每个像素的类别标签, 可以更好地理解图像内容, 为行人检测提供更丰富的信息. 语义分割结果不仅可以提供行人的大致位置和形状, 还可以帮助区分行人与背景以及其他物体的区别, 从而减少误检和漏检. 通过引入语义信息, 行人检测网络可以更加准确地定位和识别行人, 提高检测性能. 其次, 本文还引入了多层特征融合模块, 用于结合不同层次的特征信息. 在传统目标检测算法中, 一般只使用单一层次的特征, 但这样往往无法充分利用图像中的信息. 多层特征融合模块将来自不同层次的特征信息进行融合, 可以提高网络对行人的描述能力和检测性能. 通过同时考虑不同层次的特征, 网络可以更好地捕捉行人的局部和全局信息, 提高检测准确率和泛化能力. 多层特征融合模块的引入, 使得网络可以更好地适应复杂场景下的行人检测任务, 实现更加精准和稳定的检测效果. 综合以上两点, 结合语义信息和多层特征融合的行人检测方法在实验中取得了较好的效果. 在多个公开数据集上进行了实验验证, 结果表明, 与传统的行人检测算法相比, 提出的方法在检测性能和鲁棒性上都有明显的提升. 特别是在复杂场景下, 如行人遮挡、多人重叠等情况下, 本文的方法能够更准确地检测出行人的位置和大小, 具有更好的实用性和推广价值. 因此, 结合语义信息和多层特征融合的行人检测方法在行人检测领域具有重要的研究意义和应用前景. 综上所述, 行人检测是计算机视觉领域中的重要研究方向, 有着广泛的应用价值和挑战性. 本文结合语义信息和多层特征融合的行人检测方法, 在传统目标检测算法的基础上进行了改进和创新, 取得了较好的研究成果. 通过引入全卷积网络和多层特征融合模块, 提高了网络的检测性能和鲁棒性, 在复杂场景下取得了更好的效果. 这为行人检测领域的进一步研究和应用提供了新的思路和方法, 具有很高的学术和实用价值。