声明
第一章 绪论
1.1 引言
1.2 研究难点及研究现状
1.2.1 行人检测研究难点
1.2.2 国内外研究现状
1.3 本文主要贡献
1.4 本文组织结构
第二章 基于深度特征的行人检测概述
2.1 引言
2.2 两阶段检测算法Faster RCNN
2.2.1区域候选网络
2.2.2 ROI 池化
2.3 一阶段检测算法
2.3.1 YOLO算法
2.3.2 SSD算法
2.4 本章总结
第三章 基于anchor-free 的行人检测算法
3.1 引言
3.2 基于anchor-free检测算法原理
3.2.1算法整体框架
3.2.2 特征提取策略
3.2.3 损失函数
3.2.3 算法训练检测思路
3.3 实验结果与分析
3.3.1 实验环境
3.3.2 数据集介绍
3.3.3 实验对比以及算法性能表现
3.3.4 Caltech数据集上的性能表现
3.4 本章小结
第四章 遮挡场景下行人检测算法
4.1 引言
4.2 遮挡场景下行人检测算法
4.2.1 整体网络架构
4.2.2 注意力模块
4.2.3 排斥损失
4.2.4 目标分块学习
4.2.5 网络训练测试流程
4.4 实验结果与分析
4.2.1 实验环境与思路
4.2.2 模型参数对比分析
4.2.3 检测性能分析
4.5 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 论文总结
5.2 工作展望
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文
致谢
南京邮电大学;