【摘 要】
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行人检测一直是机器视觉领域的研究热点和难点,在智能监控、智能交通和智能机器人等人工智能领域应用越来越广泛。近几年,深度学习尤其是深度卷积神经网络在图像、语音等领域
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行人检测一直是机器视觉领域的研究热点和难点,在智能监控、智能交通和智能机器人等人工智能领域应用越来越广泛。近几年,深度学习尤其是深度卷积神经网络在图像、语音等领域取得了重大突破。针对传统人工设计的特征提取复杂度高且难以有效表达复杂场景中的行人特征问题,提出基于区域卷积神经网络的行人检测算法。该模型通过组合低层特征,形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,进而从样本中提取鲁棒性更强、更能刻画图像的特征向量。由于网络模型层次较深,需要训练参数较多,而人工标注行人的数据样本较少,为了防止训练过程中发生过拟合现象,
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