反向注意引导的深度人群计数网络.pdf

在人群计数统计时存在相机透视、人群重叠、人群遮挡等众多干扰因素,使人群计数的准确性不高。针对这一问题,提出一种多尺度融合的深度人群计数算法。首先,利用VGG-16网络的部分结构提取出人群底层特征信息;

Deep learning crowd count dcc_crowdnet-crowdcounting

人群估计在实际应用中有着重要的意义，如人群分析和视频监控中，人群计数对于构建更高层次的认知能力至关重要。近来，北航的学者发布了关于基于CNN的人群计数综述论文，调研了220+工作，对人群计数模型进行了

Population counting method based on deep negative correlation learning

人群计数 dcc_crowdnet 训练结果 caffe模型 迭代554000次包含相应的caffemodel和prototxt文件

由于摄像机角度、背景、人群密度分布和遮挡的限制,传统的基于底层视觉特征的视频人群计数方法往往难以实现理想的效果。利用视频的时空特征和卷积—池化方法形成高层的视觉特征,采用局部特征聚合描述符进行量化和码

基于从一张含有任意人群密度和任意视角的图像中准确地估计出其中的人群数目的目的,采用了全卷积神经网络先从图像中获得其人群密度图,然后对人群密度图上每个位置进行求和操作得到最终的人群数目的方法。所采用的全

基于深度人体语义分割与注意力机制的视频行人再识别，毛妤，杜海清，行人再识别是一项在视频监控以及人机交互中非常重要的任务。其主要目的是为了将不同摄像头拍摄到的行人分别对应起来,从而起到追��

使用MCNN进行人群计数-MindSpark Hackathon 2018 使用多列卷积神经网络对ShanghaiTech数据集进行人群计数。 这是CVPR 2016论文“通过多列卷积神经网络进行单图

基于动态样本策略的深度人脸识别，赵钰，董远，近年来,深度卷积神经网络在目标分类、物体检测等任务中均获得了很突出的结果。基于深度卷积神经网络的人脸识别也在公开数据集中��