An Efficient Pedestrian Detection Method Based on YOLOv2
المؤلفون المشاركون
Liu, Zhongmin
Chen, Zhicai
Li, Zhanming
Hu, Wenjin
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-12-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In recent years, techniques based on the deep detection model have achieved overwhelming improvements in the accuracy of detection, which makes them being the most adapted for the applications, such as pedestrian detection.
However, speed and accuracy are a pair of contradictions that always exist and have long puzzled researchers.
How to achieve the good trade-off between them is a problem we must consider while designing the detectors.
To this end, we employ the general detector YOLOv2, a state-of-the-art method in the general detection tasks, in the pedestrian detection.
Then we modify the network parameters and structures, according to the characteristics of the pedestrians, making this method more suitable for detecting pedestrians.
Experimental results in INRIA pedestrian detection dataset show that it has a fairly high detection speed with a small precision gap compared with the state-of-the-art pedestrian detection methods.
Furthermore, we add weak semantic segmentation networks after shared convolution layers to illuminate pedestrians and employ a scale-aware structure in our model according to the characteristics of the wide size range in Caltech pedestrian detection dataset, which make great progress under the original improvement.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Zhongmin& Chen, Zhicai& Li, Zhanming& Hu, Wenjin. 2018. An Efficient Pedestrian Detection Method Based on YOLOv2. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1206876
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Zhongmin…[et al.]. An Efficient Pedestrian Detection Method Based on YOLOv2. Mathematical Problems in Engineering No. 2018 (2018), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1206876
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Zhongmin& Chen, Zhicai& Li, Zhanming& Hu, Wenjin. An Efficient Pedestrian Detection Method Based on YOLOv2. Mathematical Problems in Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1206876
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1206876
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر