TY -的A2 -比安科,西蒙盟——刘Zhongmin AU - Chen Zhicai AU - Li Zhanming AU -胡,文进PY - 2018 DA - 2018/12/31 TI -一个有效的行人检测方法基于YOLOv2 SP - 3518959六世- 2018 AB -近年来,技术基于深度检测模型取得了压倒性的提高检测的准确性,这使得他们最适合的应用程序,比如行人检测。然而,速度和准确性是一对矛盾总是存在的,长久以来困扰研究人员。如何实现它们之间的良好平衡是一个问题我们必须考虑而设计的探测器。为此,我们采用通用检测器YOLOv2,最先进的方法一般检测任务,在行人检测。然后我们修改网络参数和结构,根据行人的特征,使该方法更适合于检测行人。在INRIA的行人检测数据集的实验结果表明,它具有较高的检测速度和一个小精密差距较先进的行人检测方法。此外,我们共享卷积之后添加弱语义分割网络层照亮行人和雇佣scale-aware结构在我们的模型中根据大小范围宽的特点,在加州理工学院的行人检测数据集,它根据最初的改善方面取得更大进展。SN - 1024 - 123 - 2018/3518959 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2018/3518959——摩根富林明——数学问题在工程PB - Hindawi KW - ER