基于改进聚类算法的Faster R-CNN网络的行人检测方法

摘要

本发明公开了一种基于改进聚类算法的Faster R‑CNN网络的行人检测方法，包括把行人训练集图片输入regnet骨干网络，提取特征图；将特征图输入FPN特征金字塔进行融合，得到新的特征图；采用改进聚类算法得到不同比例和大小的anchors，通过RPN区域建议网络对新特征图进行建议框的提取，初步判断是否检测到行人；把新特征图和建议框输入RoI align进行池化综合，并经过全连接网络进行分类和回归，得到检测结果和相应的损失；完成一个轮次的训练后，重复上述步骤，直至达到设定的迭代轮次，把网络中的参数输出并保存，得到行人检测模型；将待检测的行人图片输入行人检测模型，即可输出待检测行人图片的位置和置信度信息。