YOLO-GW: Quickly and Accurately Detecting Pedestrians in a Foggy Traffic Environment.

Liu, Xinchao; Lin, Yier

Liu, Xinchao; Lin, Yier.

Afiliación

Liu X; College of Mechanical Engineering, Tianjin University of Science and Technology, Tianjin 300222, China.
Lin Y; College of Mechanical Engineering, Tianjin University of Science and Technology, Tianjin 300222, China.

Sensors (Basel) ; 23(12)2023 Jun 13.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-37420706

Asunto(s)

Peatones; Carrera; Humanos; Algoritmos; Reconocimiento en Psicología; Registros

Palabras clave

ECA module; YOLO-GW; dark channel de-fogging; foggy weather; model pruning; pedestrian detection

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Carrera / Peatones Límite: Humans Idioma: En Revista: Sensors (Basel) Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: China

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