《表6 各方法不同尺度行人的检测准确率》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于候选区域和并行卷积神经网络的行人检测》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

为验证本文提出的PCNN对小目标的检测准确率的提升，同时为验证PCNN对于不同候选区域提取方法的普适性，使用SS、SS1以及SS1+EB三种候选区域提取方法分别利用VGG16和PCNN对小目标进行检测，每个实验进行5次，结果同样取平均值以增强实验的说服力，实验结果见表6。由表6可知，分别利用VGG16和PCNN进行行人检测，无论使用上述哪种候选区域提取方法，本文提出的PCNN对小目标的检测准确率始终要高于使用单条卷积神经网络VGG16。同时可以看出，使用本文改进之后的候选区域提取方法（SS1+EB）和PCNN的组合取得的行人检测效果是最好的。另外，还验证了本文提出的方法对于大目标的检测准确率。由表5和表6可知，本文提出的方法对大目标的检测准确率也略有提升，只不过没有小目标提升的效果明显。