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電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>顯示及光電>基于深度稀疏自編碼網(wǎng)絡的行人檢測

基于深度稀疏自編碼網(wǎng)絡的行人檢測

2021-06-11 | pdf | 4.11 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  針對傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在行人檢測中卷積速度慢、抗噪弱、冗余大的問題,提岀了一種基于深度稀疏自編碼網(wǎng)絡的方法。首先在輸入層后添加一層感興趣層,在非相鄰和相鄰特征(nor- neighboring and neigh-boring features,NNNF)的基礎上豐富圖像的對稱性特征,融合LUV空間、梯度方向等多通道的跨通道特征,并在非相鄰特征設計的區(qū)域處理中采用一種改進的隨機池化方法來消除行人形變的影響,得到表示行人信息的主要特征。然后利用四個自動編碼器設計四層隱含層深度網(wǎng)絡,以交又熵為損失函數(shù)及改進的ReL( rectified linear unit函數(shù)為激活函數(shù),以此結合稀疏表示的理論構建新的目標函數(shù)來學習網(wǎng)絡,尋找數(shù)據(jù)的內(nèi)在結構。最后用第四層隱含層輸岀的有效特征來訓練分類器。在公共數(shù)據(jù)庫上進行實驗驗證,結果表明與現(xiàn)存的其他方法相比,該方法降低了平均漏檢率,減少了運行時間,具有良好的魯棒性。

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