控制与决策

作者：邹逸群,肖志红,唐夏菲,赖普坚,汤松林,张泳祥,唐琎

单位：中南大学 自动化学院，长沙 410083,,中南大学 自动化学院，长沙 410083,,长沙理工大学 电气与信息工程学院，长沙 410004,,中南大学 自动化学院，长沙 410083,,中南大学 自动化学院，长沙 410083,,中南大学 自动化学院，长沙 410083,,中南大学 自动化学院，长沙 410083,

关键词：行人检测;卷积神经网络;anchor-free;注意力机制;尺度自适应

基金：国家自然科学基金青年项目(61403427)；2020湖南省科技厅青年自然科学基金项目(1541).

Anchor作为行人检测算法中的初始框,可以解决行人平移问题和缓解行人尺度变化问题,目前的行人检测算法通常都基于anchor.然而,使用anchor就需要精心调整对检测性能影响非常大的anchor超参数,如anchor的尺度和高宽比等.为避免这一问题,提出一种基于anchor-free损失函数的行人检测算法,并通过融合特征金字塔网络(FPN)所有检测分支的特征,使anchor-free行人检测算法在训练过程中不需要为FPN的每个检测分支设置有效的训练尺度范围.另外,还提出一个尺度注意力(scale attention,SA)模块,用于融合FPN所有检测分支特征的过程,使网络在检测某个尺度的行人时,能够自适应地为行人所对应的不同尺度的感兴趣区域(ROI)特征赋予合适的权重.实验结果显示,所提出的行人检测算法不仅可以实现anchor-free,从而避免anchor的超参数调整问题,而且在性能上优于其他行人检测算法,在CityPersons数据集上取得了目前最好的效果9.19%MR$ {^{-2

来源：2021年第2期

《控制与决策》期刊编辑部

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