人群密度估计
人群计数综述：https://cloud.tencent.com/developer/news/356543 https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/68946693 (人群密度训练技巧) darknet : https ...
原文：人群密度检测MCNN+CSRnet
MCNN 简单理解 : 三列卷积神经网络，分别为大中小三种不同尺度的卷积核，表示为L列 使用大尺度卷积核: , , , , M 使用中等尺度卷积核: , , , , S列 使用小尺度卷积核: , , , ,其目的在于使用多种尺度的卷积核来适应不同尺度的人头大小。最后将L,M,S三列卷积神经网络进行合并，得到网络生成的密度图。 从图中可观察到，MCNN实际的下采样系数为 ，因此网络输出的密度图也是原 ...
2019-11-29 14:04 0 705 推荐指数：
相关推荐
人群密度估计 CrowdCount
最近在看人群密度估计方面的东西，把博客看到的一些方法简单总结一下，后续继续添加。 1.论文《CrowdNet: A Deep Convolutional Network for DenseCrowd Counting》2015CVPR 论文采用了两个网络（3x3和5x5）的融合，可以理解为 ...
MCNN: 多列卷积神经网络的单图像人群计数
MCNN网络 论文PDF 作者源码,使用matlab处理数据集，torch实现网络。 MCNN是上海科技大学在CVPR 2016上的一篇论文，使用3列卷积网络进行人群密度估计。 摘要 本文旨在提出一种弄可以从具有任意人群密度和角度的的单张图像准确估计人群数量的方法。为了实现这个目的，我们提出 ...
基于CNN的人群密度图估计方法简述
人群计数的方法分为传统的视频和图像人群计数算法以及基于深度学习的人群计数算法，深度学习方法由于能够方便高效地提取高层特征而获得优越的性能是传统方法无法比拟的。本文简单了秒速了近几年，基于单张图像利用CNN估计人群密度图和计数的方法。 传统的人群计数方法 传统的人群计数方法可以分为两类 ...
利用opencv作透明重叠人群密度热度图
在作热度图的时候我们经常需要将热度图调整透明度后叠加在原图上达到更好的展示效果。比如检测人气密度的热度图： （来自sensetime） 一般作图的时候会第一时间想到matplotlib，因为可以很方便作几乎任何图图，但是最近发现用opencv也很容易执行这个操作。 1. 获取人群密度 输入 ...
[SANet] Scale Aggregation Network for Accurate and Efficient Crowd Counting (ECCV2018)（人群密度）
1.模型结构 改进之处： 2.损失函数 使用SSIM对图片的相似度进行度量，从而产生一个新的loss分量，对于两个分量进行加权得到最后的Loss。 ...
目标检测之人头检测（HaarLike Adaboost）---高密度环境下行人检测和统计
实验程序视频 下载 1 问题描述 高密度环境下的行人统计一直没有得到很好的解决，主要原因是对高密度人群中的行人检测和跟踪是一个很难的问题，如下图所示环境，存在的困难包括： 检测方面： 由于人群整体处于运动状态，占据了背景的60%以上的面积，导致许多目标检测的方法，如基于背景差的运动目标 ...
点密度、线密度与核密度
为什么要进行密度分析？ 密度表面可以显示出点要素或线要素较为集中的地方。例如，每个城镇都可能有一个点值，这个点值表示该镇的人口总数，但是您想更多地了解人口随地区的分布情况。由于每个城镇内并非所有人都住在聚居点上，通过计算密度，您可以创建出一个显示整个地表上人口的预测分布状况的表面。下图 ...