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        k-means聚類 文章 最新資訊

        基于深度學習的交通場景中行人檢測方法*

        • 針對交通圖像中行人分布的特點,提出一種交通場景下的行人檢測方法。使用Faster R-CNN目標檢測網絡,首先在檢測網絡的卷積層前加入預處理,突出行人特征,減少訓練耗時與系統開銷。其次,由于交通場景圖像中行人只占圖像極小的部分,所以使用K-means聚類分析方法對行人的寬高比進行聚類分析,得到合適的寬高比。實驗表明,改進后的方法在檢測精度上有所提升,說明了該方法的有效性。
        • 關鍵字: 行人檢測  交通場景  底層特征提取  K-means聚類  202103  
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        k-means聚類介紹

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