基于注意力机制的人体检测技术应用.pdf
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1、信息记录材料 年 月 第 卷第 期基于注意力机制的人体检测技术应用韩 霏(呼和浩特职业学院 内蒙古 呼和浩特)【摘摘要要】提出了一种基于空间注意力机制的人体检测技术的改进方法,从而使模型更关注区域重点特征信息。为了验证改进方法的有效性以及模型的准确性,使用呼和浩特职业学院多处体育场所主要入口处的摄像头所获取的图像及目标分类任务(,)数据集进行实验,并将改进后的模型与原模型进行了性能对比。实验结果表明,改进后的人体检测模型平均准确率提高了 ,召回率提高了,实验结果证明了注意力机制在本任务中的有效性,同时反映了该人体检测模型在体育应用中具有较高的实用价值。【关关键键词词】人人流流量量预预测测;人人
2、体体检检测测;空空间间注注意意力力机机制制【中中图图分分类类号号】【文文献献标标识识码码】【文文章章编编号号】()作者简介:韩霏(),男,北京,硕士,讲师,研究方向:智能体育。引言随着科技的发展,人体检测技术在各个领域已经得到广泛应用,尤其是深度学习的目标检测算法(,)系列已经在各领域中表现出了优异的性能。但在处理复杂场景和大量目标时,目标检测算法(:,)仍存在局限性。为了解决这些问题,本文提出了一种基于空间注意力机制的人体检测技术改进方法。空间注意力机制已经在其他计算机视觉任务中取得了一定成果,通过对比 和改进模型在人体检测任务上的性能,本文旨在验证改进方法的有效性。同时,结合呼和浩特职业学
3、院的体育实践具体情况,进一步探讨基于空间注意力机制的人体检测技术改进方法在各体育场所人流量预测统计中的潜在应用。模型的改进与处理 算法简介 是一种实时目标检测算法,它将目标检测任务转化为回归问题,通过单次前向传播实现目标检测。将输入图像划分为 的网格,每个网格负责预测 个边界框及其置信度,以及 个类别概率,的网络模型结构如图 所示。图 的网络模型结构图 具有较高的实时性能和较低的误检率。但是,它对于小目标和密集排列的目标检测效果较差,且不能很好地处理遮挡情况。空间注意力机制的引入 基本概念与原理空间注意力机制是一种动态调整卷积神经和网络特征图权重分布的机制,它能够使模型关注重点区域,从而提高检
4、测模型的性能。通过空间注意力机制可以将这些权重与原始特征图相乘,从而更改特征图特定区域的权重比例。空间注意力机制的应用注意力机制包含空间注意力机制以及通道注意力机制,在人体检测技术中更加关注空间注意力机制,空间注意力机制被广泛应用于目标检测任务,如行人重识别、车间人员检测以及交通标志识别。引入空间注意力机制后,模型可以更加关注目标所在的重点区域,从而提高检测准确性以及鲁棒性。基于空间注意力机制的人体检测模型改进 注意力机制模块的引入在 的基础上,引入空间注意力机制设计一个空间 注 意 力 模 块(,)。模块包含两个部分:通道注意力模块和空间注意力模块。在人体检测模型的过程中,只需添加空间注意力
5、模块,具体结构如图 所示。图 引入注意力模型网络图添加空间注意力模块步骤可总结如下:()将 的特征图输入到空间注意力模块。()对特 征图进行全 局平均池 化(,)和 全 局 最 大 池 化(,),得到两个 的特征向量。()将两个特征向量沿通道维度拼接,得到 的向量。()创建一个 的卷积层,输入通道数为,输出信息记录材料 年 月 第 卷第 期通道数为,将拼接后的向量作为输入,卷积后得到一个 的输出张量,使用 激活函数对其进行激活,得到 的输出张量。将输出张量通过重复复制操作,将其扩展为 的空间注意力权重。()将空间注意力权重与原始特征图()进行逐元素相乘,得到 的加权特征图。该注意力机制模块计算
6、输入特征图的权重分布,其功能实现的伪代码如表 所示,通过将权重与原始特征图相乘,从而实现特征图可以更加关注重点区域。引入空间注意力机制后,模型将更关注人流量较大区域的特征信息,减少误检和漏检。基于 模型,在卷积层之后插入空间注意力模块。使用一个 卷积层将特征图的通道数压缩到低维度,再通过全局平均池化和全局最大池化的操作去更新并计算其空间权重。将这两个权重叠加并使用 激活函数进行归一化操作。将计算得到的空间权重与原始特征图相乘,得到加权后的特征图。如表 所示。表 改进功能实现的伪代码表 空间注意力模块:对特征图进行 和:():():();:(,):(,”):(,):本文改进方法的创新之处在于将空
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