抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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無人運転と知能運転技術の発展に伴い、コンピュータビジョンはビデオ画像検査のリアルタイム性と正確性に対する要求もますます高まっている。既存の歩行者検出方法は,検出速度と検出精度の2つの面でトレードオフが難しい。この問題を解決するために,改良FasterR-CNNモデルを提案し,FasterR-CNNのホスト特徴抽出ネットワークモジュールにSEネットワークユニットを加え,道路歩行者検出を行った。この方法は,より高い精度を達成するだけでなく,ビデオ検出において,FasterR-CNNモデルよりも良好な検出速度を達成することができた。INRIAデータセットと私有データセットに関する実験結果は,モデルのmAPが93.76%の最良性能と13.79f/sの最高検出速度を達成することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】