基于像素级注意力机制的人群计数方法

来源 :计算机应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：philipsyin

【摘要】

：

针对人群分布不均和网络学习参数众多问题,提出了一种由像素级注意力机制(PAM)和改进的单列人群密度估计网络两部分组成的高密度人群计数方法。首先,使用PAM通过对人群图像进

【作者】

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陈美云王必胜曹国梁永博

【机构】

：

南京理工大学计算机科学与工程学院

【出处】

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计算机应用

【发表日期】

：

2020年1期

【关键词】

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人群分布不均像素级注意力机制单列人群密度估计网络高密度人群全卷积网络密度掩码

【基金项目】

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东阳市中小学校平安校园“慧眼”政府采购项目（DYCG2018-A032）

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针对人群分布不均和网络学习参数众多问题,提出了一种由像素级注意力机制(PAM)和改进的单列人群密度估计网络两部分组成的高密度人群计数方法。首先,使用PAM通过对人群图像进行像素级别的分类来生成高质量的局部人群密度图,利用全卷积网络(FCN)生成每个图像的密度掩码,将图像中的像素分为不同的密度级别;然后,以生成的密度掩码为标签,使用单列人群密度估计网络以更少的参数学习到更多的代表性特征。在此之前,在Shanghaitech数据集partB部分、UCFCC50数据集以及WorldExpo’10数据集上,拥塞场

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