CN114220125B 一种行人检测方法、装置、设备和介质 （中山大学）_第1页
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文档简介

层拼接层和CSP模块，跨层拼接层的另一端连接块，第二个FPN网络中的CSP模块和第三个FPN网络中的CSP模块连接；通过红外行人训练集训练改善了现有的行人检测方法存在的检测精度不2改进YOLOv5网络的网络结构，得到改进后YOLOv5网络，所述改进后YO通过所述红外行人训练集训练所述改进后YOLOv5网络，直至所述改进后个CSP模块，第三个FPN网络中的跨层拼接层的另一端连接所述主干网络中的第一个CSP模述检测头用于对各所述特征融合层输出的融合特征图进行训练单元，用于通过所述红外行人训练集训练所述改进后Y检测单元，用于通过所述行人检测模型对待检测红外行人图像进个CSP模块，第三个FPN网络中的跨层拼接层的另一端连接所述主干网络中的第一个CSP模3所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-4任一项所述的行人检测4[0002]红外热成像技术是一种被动式的非接触的光学成像技术，具有较强的抗干扰能[0009]通过所述行人检测模型对待检测红外行人图像进行行人检测，得到行人检测结层的另一端连接所述主干网络中的第一个CS5块和第三个FPN网络中的CSP模块连接，所述特征融合层用于对输入的特征图进行特征融层的另一端连接所述主干网络中的第一个CS[0023]所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行第一方面任一种所述的行人检在经过大量卷积操作后丢失细节信息，使得改进后YOLOv5网络更好地学习行人特征信息，6与主干网络提取的浅层特征信息，以弥补深层特征在经过多个卷积操作后丢失的细节信YOLOv5原有的颈部网络(Neck)的基础上增加一个上采样层，并去掉原颈部网络中的PAN网避免多个卷积层的卷积处理使得低分辨率图像丢失重要特征信息，降低检测精度的问题。7征图进行拼接，第二个FPN网络中的跨层拼接层的另一端连接主干网络中的第二个CSP模层输出的特征图与第一个CSP模块输出的特征层输出的特征图分别通过1x1卷积调整至第四检测层通道数一致，再采用插值方法(上采可得到与第一检测层尺寸一致的特征图，再分别通过1x1的卷积调整通道数即可作相加操中所有层的输出维度均精简为原来的1/2，且堆叠CSPBottleneck-3层的次数精简为原来8Conv(c_in,c_out，kernel_size,stride)，SPP(c_in,c_out,[kernel_size1,kernel_[0049]通过红外行人训练集迭代训练改进后YOLOv5网络，并计算每一轮训练后的损失9FPN网络中的跨层拼接层的另一端连接主干网络中的第三个CSP模块，第二个FPN网络中的width_multiple设置为0.[0072]所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式

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