[发明专利]一种基于WGAN模型的行人检测方法

权利要求书

1.一种基于WGAN模型的行人检测方法，其特征在于，所述的行人检测方法包括下列步骤：

S1、构造原始生成对抗网络模型，通过生成器生成图像输入至判别器进行网络训练；

S2、构造沃瑟斯坦距离，作为对抗网络模型的评判指标；

S3、初始化随机噪声，输入生成器中；

S4、准备好行人图像数据集，输入判别器中训练；

S5、将行人检测操作得到的损失函数输入生成器进行后续训练。

2.根据权利要求1所述的一种基于WGAN模型的行人检测方法，其特征在于，所述的步骤S4具体过程如下：

S41、准备好行人数据集；

S42、将生成器生成图像与行人数据集输入判别器中进行训练。

3.根据权利要求1所述的一种基于WGAN模型的行人检测方法，其特征在于，所述的步骤S5具体过程如下：

S51、观察沃瑟斯坦距离，评价判别器当前辨别行人的能力；

S52、将行人检测操作得到的损失函数输入生成器进行后续训练。

4.根据权利要求3所述的一种基于WGAN模型的行人检测方法，其特征在于，所述的损失函数的表达式为：

L ( D ) = - E x ~ p r [ D ( x ) ] + E x ~ p g [ D ( x ) ] + λE x ~ X ▿ x ]]>

其中，D(x)表示判别器对图像的判别，pr表示数据集图像的分布，pg表示生成图像的分布，λ为超参数，为梯度，E为取均值的操作符号。