【摘 要】
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近年来,随着智能技术的进步和社会的发展,智能化的应用已经融入到生活的方方面面,基于视觉的行人检测是智能监控、智能驾驶、无人驾驶等领域的重要组成部分,现有基于深度学习的行人检测方法主要分为两类:1)以Faster RCNN为代表的检测方法,具有较高的检测精度;2)以YOLO为代表的检测方法,具有快速的检测速度.在实际的诸多应用场景中,对检测算法的准确度是要求较高的,文中实现了基于Faster RCN
【机 构】
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北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室 北京100101 北京联合大学机器人学院 北京10002
【出 处】
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中国计算机用户协会网络应用分会2020年第二十四届网络新技术与应用年会
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近年来,随着智能技术的进步和社会的发展,智能化的应用已经融入到生活的方方面面,基于视觉的行人检测是智能监控、智能驾驶、无人驾驶等领域的重要组成部分,现有基于深度学习的行人检测方法主要分为两类:1)以Faster RCNN为代表的检测方法,具有较高的检测精度;2)以YOLO为代表的检测方法,具有快速的检测速度.在实际的诸多应用场景中,对检测算法的准确度是要求较高的,文中实现了基于Faster RCNN的行人检测算法,具有较高的检测准确率,为后续行人检测技术在诸多应用场景中的落地奠定了基础.
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