基于DE-YOLO的室内人员检测方法
Computer Systems & Applications（2020）
摘要
目标检测的一个重要应用场景是对室内流动人员的检测与定位, 为了降低模型的冗余度和提高检测的精确度, 因此本文提出一种基于DE-YOLO的室内人员检测方法. 通过使用K-means算法对数据集进行聚类, 并设计出这种DE-YOLO深度卷积神经网络结构. 通过DE-YOLO网络结构中的密集型连接, 实现模型大小的压缩和特征信息的复用, 最后对提取到的特征进行目标检测. 在VOC2012数据集上进行实验表明, 新改进的深度卷积网络应用性能有较大的提升.
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