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基于跨尺度特征聚合网络的多尺度行人检测
摘要：
人体检测一直是计算机视觉领域的热点研究方向之一，而多尺度行人检测更是其中的一个重要的子任务。本论文提出了一种基于跨尺度特征聚合网络的多尺度行人检测方法。该方法通过引入跨尺度特征聚合模块和自适应感受野增益模块，实现了对不同尺度的行人目标进行准确的检测。我们在行人检测的benchmark数据集上进行了大量的实验证明了该方法的有效性和优越性。
1.引言
行人检测作为计算机视觉领域的一个重要研究点，对于很多应用领域具有重要的意义。然而，由于行人目标具有尺度变化大、姿态变化多样等特点，使得行人检测任务非常具有挑战性。本论文旨在提出一种能够在多尺度下准确检测行人目标的方法。
2.相关工作
在人体检测的相关研究中，一些传统的方法采用手工设计的特征或者滑动窗口的方式进行目标检测，但这些方法的性能受限。近年来，深度学习的发展为行人检测带来了很大的突破。SSD、FasterR-CNN等方法在行人检测方面取得了较好的效果，但在多尺度下的检测仍然存在一定的不足。
3.方法描述
我们提出了一种基于跨尺度特征聚合网络的多尺度行人检测方法。该方法主要包括两个关键模块：跨尺度特征聚合模块和自适应感受野增益模块。
3.1跨尺度特征聚合模块
这个模块主要用于将不同尺度下的特征进行聚合，以提取具有丰富语义信息的特征。我们使用了残差网络作为基本的特征提取器，并且引入了多尺度池化和多尺度卷积的方式来获取不同尺度下的特征。然后，我们使用了特征融合方法将这些特征进行聚合，以获得更准确和全面的特征表达。
3.2自适应感受野增益模块
为了解决多尺度下的目标检测问题，我们引入了自适应感受野增益模块。该模块主要通过增大感受野来捕捉更大尺度的目标，并进行适应性调整以适应不同尺度下的目标特征。我们通过增加卷积核大小和调整卷积步长的方式来实现感受野的增益，并通过特征选择和特征细化策略来进行适应性调整。
4.实验结果与分析
我们在行人检测的benchmark数据集上进行了大量的实验，比较了我们的方法和一些经典的行人检测方法。实验结果表明，我们的方法在多尺度下具有较好的检测性能，并且在准确率和召回率等指标上优于其他方法。
5.结论与展望
本论文提出了一种基于跨尺度特征聚合网络的多尺度行人检测方法。该方法通过引入跨尺度特征聚合模块和自适应感受野增益模块，实现了对不同尺度的行人目标进行准确的检测。实验证明了该方法的有效性和优越性。未来的工作可以进一步优化模型结构，提升检测速度和准确率，并将该方法应用到其他目标检测任务中。
关键词：行人检测，多尺度目标检测，特征聚合，感受野增益