資料介紹
由于監(jiān)控中的行人檢測存在背景復雜,目標尺度和姿態(tài)多樣性及人與周圍物體互相遮擋的問題,造成YOLOV3對部分目標檢測不準確,會產生誤檢、漏檢或重復檢測的情況。因此,在YOLO3的網絡基礎上,利用殘差結構思想,將淺層特征和深層特征進行上采樣連接融合得到104×104尺度檢測層,并將κ- means算法聚類得到的邊界框尺寸應用到各尺度網絡層,増加網絡對多尺度、多姿態(tài)目標的敏感度,提高檢測效果。同時利用預測框對周圍其他目標的斥力損失更新 YOLOV3損失函數(shù),使預測框向正確的目標靠近,遠離錯誤的目標,降低模型的誤檢率,以改善目標間互相遮擋而影響的襝測效果。實驗結果證明,在MOT6數(shù)據集上,相比YOLOV3算法,提出的網絡模型具有更好的檢測效果,證明了方法的有效性。
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