摘要
本发明公开了一轻量级行人检测方法,属于计算机视觉技术领域。使用相应的数据库加载行人检测的数据,并将其转换为YOLO训练格式,划分训练集和测试集;采用了一种轻量化的C2f_GhostDynamicconv模块集成了更高效的动态卷积和Ghost模块,使用更轻量级的GSConv模块优检测算法,构建轻量级行人检测模型;基于训练集训练上述行人检测模型,得到最优行人检测模型。本发明与YOLOv8相比,在不影响检测精度和检测效果的条件下参数量显著减少且检测速度提高,在行人检测领域有良好的应用前景,更易实现端到端的部署。
技术关键词
特征融合网络
行人检测模型
行人检测方法
特征提取网络
通道
上采样
检测头
原始图像数据
空间金字塔
积层
卷积模块
计算机视觉技术
全局平均池化
表达式
动态
卷积技术