静态图像中采用混合卷积结构进行人群密度估计

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 3次 | 上传用户：liang_yanzhi

【摘要】

：

提出了一种混合卷积神经网络用于人群数量的感知计算,在高度密集的场景中可以准确地预测人群密度图。模型仅由两个部分组成:前端为扩张卷积神经网络提取二维特征;后端采用分数步长卷积神经网络降低下采样中的信息损失。为了验证和分析算法性能,模型设计基于当前较为流行的Shanghai Tech数据集,使用回归问题的评价指标,即平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)作为评估算法性能的标准。在Shanghai

【作者】

：

范绿源仝明磊李敏南昊

【机构】

：

上海电力学院电子与信息工程学院

【出处】

：

计算机应用研究

【发表日期】

：

2020年03期

【关键词】

：

密集场景扩张卷积分数步长卷积密度估计人群计数 densely crowded scenesdilated convolutionfractionally

【基金项目】

：

上海市自然科学基金资助项目(16ZR1413300)

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