基于Deformable DETR的密集行人检测

作者:张柏园; 王艺潼; 周慧*
来源:电子元器件与信息技术, 2023, 7(06): 60-64.
DOI:10.19772/j.cnki.2096-4455.2023.6.016

摘要

在人群检测问题中,行人经常因聚集在一起并且相互遮挡而难以检测。在密集且有遮挡的复杂场景下,如何解决行人遮挡问题、高效提取小目标人群特征、提升检测精度存在巨大的挑战。针对上述问题,本文提出了一种基于Deformable DETR的行人检测算法,Deformable DETR模型将deformable卷积的最佳稀疏空间采样方法和Transformer的关系建模能力相结合。通过实验对比,最终对比原始DETR,在密集人群数据集中检测精度提升了3.6%。该方法能实现高密集场景下的行人识别,具有一定的实际意义。

  • 单位
    大连东软信息学院

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