指数弹性动量卷积神经网络及其在行人检测中的应用

发布时间：2019-01-10 09:31

【摘要】：针对深度卷积神经网络存在规则化参数多、未利用浅层先验知识、参数随机初始化后易导致权值更新梯度弥散及训练早熟等问题,采用PCA非监督学习方式获取导向性初始化参数数值方法,并基于对网络误差的传播分析,提出指数自适应弹性动量参数学习方法.以复杂场景下行人目标为例进行目标检测试验,实验表明:与人工特征检测识别方案及传统深度卷积模型相比,该模型可有效提升目标检测精度,检测速度提升20%以上;与其他动量同源更新机制相比,该算法收敛速度更快,收敛曲线更平滑,泛化能力强,可在不同深度模型均可取得较好检测效果,准确率分别平均提高1.6%,1.8%和6.19%.
[Abstract]:There are many regularized parameters in the deep convolution neural network, no prior knowledge of shallow layer is used, and the parameters are easy to be updated and disseminated by gradient after random initialization, and the training is precocious and so on. The PCA unsupervised learning method is used to obtain the numerical method of orientation initialization parameters. Based on the propagation analysis of network error, an exponential adaptive elastic momentum parameter learning method is proposed. The target detection experiment of human target in complex scene shows that compared with artificial feature detection and traditional depth convolution model, this model can effectively improve the accuracy of target detection, and the detection speed can be increased by more than 20%. Compared with other momentum homologous updating mechanisms, the proposed algorithm has the advantages of faster convergence speed, smoother convergence curve, stronger generalization ability, and better detection effect in different depth models, with an average accuracy of 1.6. 1.8% and 6.19%.
【作者单位】： 中国科学院西安光学精密机械研究所;中国科学院大学;西安邮电大学;
【基金】：国家高技术研究发展计划(2010AA7080302)
【分类号】：TP183;TP391.41

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