一种轻量级网络模型的多尺度热红外行人检测方法

作者：刘强; 姚小良; 尤帅; 梅超君; 刘尚东; 季一木^*; 亓晋

来源：南京邮电大学学报(自然科学版), 2022, 42(05): 74-82.

DOI：10.14132/j.cnki.1673-5439.2022.05.010

• 热成像红外行人检测
• 轻量级网络
• 特征金字塔
• 多尺度训练

现有热红外行人检测算法存在网络参数众多、计算量大和小目标检测效果不佳的问题，针对这些问题，提出了一种轻量级行人目标检测算法。首先，该算法利用轻量级网络Resnext50作为骨干网络，实现检测网络的参数削减以及初始特征提取。其次，在模型中引入特征金字塔模块实现多尺度语义信息融合，并结合多尺度训练策略有效地提高了多尺度目标的检测效果。最后，在数据预处理部分引入图像原色填充策略，该策略有效地防止图像变换尺寸过程中出现的目标失真情况。在自建数据集和公开数据集上实验结果表明，此方法在速度和精度上均取得较好的性能，在自建数据集上mAP达到94.49%，比原SSD高出0.53%，而参数量少了近39%。

• 单位
  南京邮电大学