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為提高小尺度行人檢測(cè)的準(zhǔn)確性，提出一種基于改進(jìn) Faster r-CNN的目標(biāo)檢測(cè)方法。通過引入基于雙線性插值的對(duì)齊池化層，避免感興趣區(qū)域池化過程中兩次量化操作導(dǎo)致的位置偏差，同時(shí)設(shè)計(jì)基于級(jí)聯(lián)的多層特征融合策略，將具有豐富細(xì)節(jié)信息的淺層特征圖和具有抽象語(yǔ)義信息的深層特征圖進(jìn)行通道疊加，從而解決小尺度行人在深層特征圖中特征信息缺乏的問題。在 INRIA和 PASCALⅤoC2012數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在小尺度行人檢測(cè)效率相同的情況下，該方法相比基于 Faster r-CNN的檢測(cè)方法平均精確率均值分別提高了17.58%和23.78%。
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