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    一種面向密集場景的輕量化人群檢測網絡

    潘昊  劉翔  趙靜文  張星  
    【摘要】:針對密集場景下行人檢測的遮擋問題,文中提出了SC-YOLOv4人群檢測網絡。首先為了簡化模型,加快網絡的檢測速度,在YOLOv4的CSPNet結構基礎上,結合ShuffleNetv2網絡思想改進普通卷積結構,將原來普通的殘差模塊替換為Shuffle Module模塊,提出了基于S-CSPDarkNet53的骨干網絡結構,在保留精度的同時,大大降低了網絡參數量;其次為了解決人群遮擋問題,在保留原來PANet結構的基礎上,設計中心點預測模塊,將原來的三個輸出特征層改用基于中心點的預測方法,即對目標的中心點進行回歸和訓練計算損失,摒棄了原來的NMS操作,進一步提高遮擋情況下的檢測精度。實驗結果表明:在CrowdHuamn數據集上,采用S-CSPDarkNet53結構的YOLOv4較原網絡的參數量減少了34%,檢測速度提升了5.2 幀·s~(-1);最終的SC-YOLOv4網絡,在檢測精度上和速度上較YOLOv4分別提升了1.4%和4.9 幀·s~(-1),性能得到了有效提升。

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