针对拥挤场景下行人漏检率较高的问题,设计了新的类平衡策略。其次,采用度量学习方法改进目前的行人语义提取效果,并设计了新的距离度量方法。最后,结合提取的行人语义信息设计了新的非极大值抑制算法。在行人检测数据集CityPersons和CrowdHuman上,与目前的行人检测器进行对比,效果优于目前最优无锚框的行人检测器,同时也证明了度量学习方法在行人检测中的有效性。
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