《表3 预训练模型对检测性能的影响》

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《基于深度卷积神经网络特征层融合的小尺度行人检测》

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图9和图10为采用图8所示的结构，在相同的数据集下训练迭代了500200次后，得到的训练过程中的avg＿loss和avg＿iou。最终loss为0.9318，avg＿loss为0.7636，查全率为85.92%，查准率为90.65%。通过与表3的实验结果进行对比，可以看出，与仅使用第8层的卷积特征相比，采用本文提出的第5层卷积特征与第8层卷积特征级联的方式可以获得更优的检测性能。