基于R-FCN的行人检测方法研究

来源：计算机工程与应用杂志2018年第18期北京时间：

作者：蒋 胜，黄 敏，朱启兵，王正来

单位：江南大学 轻工业过程先进控制教育部重点实验室，江苏 无锡 214122

摘要：行人检测是计算机视觉中的研究热点，为了实现复杂场景下的行人检测，将基于区域的全卷积网络（Region-based Fully Convolutional Networks，R-FCN）引入行人检测中。针对行人检测中的遮挡、背景混淆干扰、小目标这三个难点，修改了R-FCN的搜索机制，引入目标行人的区域划分（上下半身）和背景混淆干扰行人的强化学习策略，加强了对遮挡行人和背景相似行人的学习。并在此基础上，对R-FCN的输出进行二次分类学习。实验结果表明，通过对R-FCN的改进，可有效地缓解行人遮挡、背景混淆干扰和小目标条件下，传统R-FCN网络的漏报和误判问题。

关键词：基于区域的全卷积网络（R-FCN）,遮挡,背景混淆干扰,二次分类