【摘 要】
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行人检测在自动驾驶汽车、智能监控、高级人机交互等领域有广泛应用。虽然目前基于深度卷积神经网络的行人检测方法已经取得显著进展,但真实道路场景中行人尺度多样化,中小尺度行人占比较大,尺度敏感的行人检测仍然面临挑战。本文分析现有检测器存在的主要问题,并提出相应的改进措施,分别构建了有锚点和无锚点的两阶段行人检测模型,在两个主流公开数据集上均取得显著性能提升。本文的主要工作包括以下四个部分:（1）设计多并
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行人检测在自动驾驶汽车、智能监控、高级人机交互等领域有广泛应用。虽然目前基于深度卷积神经网络的行人检测方法已经取得显著进展,但真实道路场景中行人尺度多样化,中小尺度行人占比较大,尺度敏感的行人检测仍然面临挑战。本文分析现有检测器存在的主要问题,并提出相应的改进措施,分别构建了有锚点和无锚点的两阶段行人检测模型,在两个主流公开数据集上均取得显著性能提升。本文的主要工作包括以下四个部分:（1）设计多并联分支采样模块,解决骨干网络采样不充分问题。该模块由采样步长调整策略及多分支卷积块构成。前者通过灵活控制采样步长,捕获更多小尺度行人信息,后者利用多个不同大小的卷积核及尾部的膨胀卷积,有效地对不同尺度行人建模。两者共同作用,在保证较低计算开销的同时提高了采样质量。（2）提出一种基于上下文增强的特征融合模块,缓解多尺度特征融合过程中高层特征面临的语义信息损失问题。通过为原始特征金字塔层次注入不同空间分辨率的上下文信息,改进了特征金字塔的表征能力。（3）提出RoI（Region of Interest）特征重组模块,避免在RoI特征提取中依赖启发式分配策略。该模块借助通道感知融合方法指导RoI特征重组,充分吸收每个特征金字塔层的有效信息,有利于行人检测模型后续的分类和回归任务。（4）将上述改进融入先进检测模型,分别构建了有锚点和无锚点行人检测方案。通过实验验证检测方法的有效性,并分析两种方法性能差异。基于锚点的检测方法在CityPersons和Caltech行人数据集上分别获得了11.9%和6.3%MR-2（平均对数漏检率）,相比基准方法改进3.7%和4.2%;无锚点方法相比基准方法MR-2指标改进了4.7%和3.6%,进一步验证了本文方法的泛化能力。
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