一种基于注意力机制的遮挡行人检测方法

摘要

本发明属于深度学习、目标检测领域，涉及一种基于注意力机制的遮挡行人检测方法。通过本发明构建一个新型的基于注意力机制与遮挡处理的行人检测器SKGNet，将轻量级的选择性核与空间分组增强注意力模块SKG嵌入到ResNet‑101网络的标准残差块中，构建出高效的特征提取骨干网络SKGNet‑101，有助于网络提取到更关键的特征信息，并提高特征图的表达能力。并且针对拥挤场景中的行人遮挡情况，提出了一个掩膜调制模块，以提高遮挡行人的检测性能。通过掩膜模块调制后的特征可以帮助后续的分类网络以更高的置信度检测部分或严重遮挡的行人，否则可能会被忽略而检测失败。