基于改进RetinaNet的行人检测算法

为提高实际应用场景中行人的检测精度,提出使用高分辨率特征提取网络HRNet（High-Resolution Representation Network）并引入Guided Anchoring机制对RetinaNet算法进行改进,维持了特征图在特征提取过程中的高分辨率信息,同时使网络中的锚框自适应生成,提高了算法的检测精度。结果表明：该改进算法在Caltech行人数据集上取得了0.905的平均精度均值（mean average precision,简称mAP）,相比于标准的RetinaNet算法提高了6.0%,在每帧图像尺寸为1280×720像素的视频上检测速度达到了19FPS（每秒检测帧数） ,达到了检测精度与检测速度的均衡。