行人检测学习方法

学习方法 2025-07-22 08:03语文学习方法www.ettschool.cn

1. 基于关键点与图卷积的方法

通过三阶段模型处理遮蔽问题：先提取关键点局部特征，再用图卷积融合关键点特征，最后基于图匹配计算相似度进行训练。邻接矩阵在该过程中动态学习，优化局部特征关系整合。

2. YOLO系列模型应用

YOLOv4通过CBL、Resn等模块构建检测网络，支持车辆与行人多目标检测

采用预训练权重微调和数据增强技巧提升小样本检测效果

输出层结合非极大值抑制(NMS)优化检测框精度

3. 损失函数设计

常用组合：分类损失+Triplet Loss，通过Anchor-Positive-Negative三元组约束特征距离

引入margin参数控制类间差异阈值，避免特征坍缩

4. 实时性优化

通过模型剪枝和TensorRT加速提升FPS

采用多线程编译框架（如Caffe）减少环境部署耗时

5. 行为识别扩展

部分方案结合DeepSort实现追踪，利用8维状态向量（坐标、宽高比、速度等）预测运动轨迹

当前主流框架如PyTorch提供完整实现路径，包括数据标注、模型训练到可视化评估全流程。实际部署时需注意光照变化、密集场景等挑战。