《表2 CCD-CNN和SCD-CNN对比结果》

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《级联式多尺度行人检测算法研究》

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为了评估长方形卷积核在行人检测中的有效性，分别训练了基于3×3常规卷积核的级联网络（common cascade deep convolutional neural network，CCD-CNN）和基于3×2长方形卷积核的级联网络SCD-CNN，并在Caltech Reasonable数据集上比较它们的性能，如表2所示。实验结果表明，3×2的长方形卷积核可以提取到更具有代表性的行人特征，准确率提升了0.97%，召回率提升了3.87%，漏检率降低了4.19%。