深度网络结构在行人检测任务中的性能对比

发布时间：2018-11-04 12:50

【摘要】：为了探究不同的深度卷积神经网络在行人检测任务中的性能差异,基于Faster-R-CNN深度学习算法框架,在Caltech行人数据集上对VGG-Net(Visual Geometry Group Net)和Res-Net(Residual Net)的性能进行了比较。通过改变数据集、改变训练数据的数量、对比训练过程中各阶段的检测率,对两个网络的泛化能力、学习能力以及收敛速度进行了对比。实验结果表明,Res-Net相比于VGG-Net网络具有更快的收敛速度和更强的泛化能力;Res-Net的学习能力更强,随着训练数据的扩展,其性能提升更大。在行人检测任务中,Res-Net具有更好的性能。
[Abstract]:In order to explore the performance differences of different depth convolution neural networks in pedestrian detection tasks, a depth learning algorithm framework based on Faster-R-CNN is proposed. The performance of VGG-Net (Visual Geometry Group Net) and Res-Net (Residual Net) are compared on the Caltech pedestrian dataset. By changing the data set, changing the number of training data and comparing the detection rate of each stage in the training process, the generalization ability, learning ability and convergence speed of the two networks are compared. The experimental results show that Res-Net has faster convergence speed and stronger generalization ability than VGG-Net network, and Res-Net has stronger learning ability and better performance with the expansion of training data. In pedestrian detection task, Res-Net has better performance.
【作者单位】： 宁夏大学信息工程学院;中国科学院计算技术研究所;
【基金】：国家自然科学基金(61063003,61572465)
【分类号】：TP18;TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2309867