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k-means聚類文章進入k-means聚類技術社區(qū)

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(tǒng)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

共1條 1/1 1

k-means聚類介紹

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