基于长尾域紧凑度的复杂场景行人检测方法

摘要

本发明公开了一种基于长尾域紧凑度的复杂场景行人检测方法，该方法包括以下步骤：利用训练好的检测模型获得每一个行人实例的特征向量；计算特征向量两两之间的欧式距离，对于每个实例取前K个最小的欧式距离之和作为其所处特征空间的域紧凑度，然后构建所有行人实例的域紧凑度直方图，直方图呈现长尾分布；在训练过程中，对于域紧凑度值较大的行人实例，在特征空间生成更多的正样本；根据每个样本的域紧凑度和分类损失计算对应损失的权重，优化模型对不同样本的关注度。本发明与经典方法相比，从统计学角度显式表示行人实例的检测难度，旨在提高模型对复杂场景行人检测的泛化性能。