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对人群密度大、遮挡严重以及分不均等因素造成人群计数困难的问题,本文提出了一种深度对抗式网络的人群计数模型,该模型主要分为生成器网络和判别器网络。首先利用具有良好的迁移能力和特征提取能力VGG16的前十层作为前端模块,以初步提取特征;然后,为应对人群遮挡严重以及分布不均的情况,使用我们设计的深度扩张卷积模块来聚合人群信息,并将浅层与深层人头特征进行融合,以增强网络对人群的适应能力。并在此过程中,使用扩张卷积代替传统的卷积层,在不损失图像分辨率的情况下对图像进行特征提取;最后,将密度图与标签密度图输入判