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傳統(tǒng)深度金字塔模型作為一種有效的行人檢測(cè)算法備受關(guān)注，融合可變形部件模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，但特征提取部分使用的算法像素區(qū)堿的大小不冋，導(dǎo)致模型之間不能完全融合，在行人數(shù)量多、姿勢(shì)復(fù)雜和有遮擋情況時(shí)的檢測(cè)效果不理想。因此，提出一種基于規(guī)范化函欻的深度金字塔模型（Norm-DP）算法，使用規(guī)范化函數(shù)融合可變形部件模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，直接從金字塔特征中提取正負(fù)樣本，使用隱變量攴持向量杋進(jìn)行模型訓(xùn)練，結(jié)合柔性非最大抑制（soft-NMS）算法和邊界框回歸（BBR）算法對(duì)定位框進(jìn)行優(yōu)化分別使用IRIA和 MS COCO數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，在行人數(shù)量多、姿勢(shì)復(fù)雜和有遮擋情況時(shí)，檢測(cè)精度高于最優(yōu)的可變形部件模型算法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、深度金字塔模型算法和結(jié)合區(qū)堿選擇的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
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