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為了在行人檢測任務中使卷積神經網絡（CNN）選擇出更優模型并獲得定位更準確的檢測框，提出一種改進的基于卷積神經網絡的行人檢測方法。改進主要涉及兩個方面：如何決定CNN樣本迭代學習次數和如何進行重合窗口的合并。首先，關于CNN樣本迭代次序問題，在順序迭代訓練多個CNN分類模型的基礎上，提出一種基于校驗集正確率及其在迭代系列分類器中展現出的穩定性進行更優模型選擇的策略，以使最終選擇的分類器推廣能力更優。其次，提出了一種不同于非極大值抑制（NMS）的多個精確定位回歸框合并機制。精確定位回歸框的獲取以CNN檢測過程輸出的粗定位框作為輸入。然后，對每個粗定位框應用CNN精確定位過程并獲得對應的精確定位回歸框。最后，對多個精確定位回歸框進行合并，合并過程考慮了每個精確定位回歸框的正確概率。更精確地說，最終的合并窗口是基于多個相關的精確定位回歸框的概率加權求和方式獲得。針對提出的兩個改進，在國際上廣泛使用的行人檢測公共測試數據集ETH上進行了一系列實驗。實驗結果表明，所提的兩個改進方法均能有效地提高系統的檢測性能，在相同的測試條件下，融合兩個改進的方法相比Fast R-CNN算法檢測性能提升了5.06傘百分點。
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