資料介紹
為解決單幅圖像中的人群遮擋和尺度變化問題,提出一種基于多列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人群計數(shù)算法。利用具有不同尺寸感受野的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和特征注意力模塊自適應(yīng)提取多尺度人群特征,引入可變形卷積增強CNN網(wǎng)絡(luò)空間幾何形變學(xué)習(xí)能力并優(yōu)化特征圖,從而生成高質(zhì)量的密度圖。 Shanghai tech和UCF_CC_50數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,該算法能學(xué)習(xí)輸入圖和人群密度圖之間的映射關(guān)系,且計數(shù)準(zhǔn)確性高、魯棒性強。
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