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题名基于跨列特征融合的人群计数方法
被引量：5
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作者
李佳倩
严华
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机构
四川大学电子信息学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第6期118-124,共7页
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基金
国家自然科学基金(11872069)。
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文摘
人群计数是计算机视觉和机器学习领域中一个极具挑战性的课题。由于人群尺度变化和场景遮挡等现象会导致计数准确度不高,因此提出了一种基于跨列特征融合的人群计数方法(Cross-column Features Fusion Network, CCFNet)。该方法融合了来自多列不同接受域的特征,并且结合了拥有互质扩张率的空洞卷积,因此不仅能够增大感受野,还能保证信息的连续性,从而更好地适应人群规模的巨大变化;同时引入注意力模型引导网络聚焦于图片中的头部位置,根据注意力分数图为不同位置分配不同的权重,突出人群而弱化背景,最终得到高质量的密度图。在当前主流的人群计数数据集上的对比实验中,所提方法的平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)在ShanghaiTech数据集的A,B子集上分别达到了63.2和8.9,在UCF_CC_50数据集上达到了222.1,在WorldExpo’10数据集上达到了7.1。这表明所提方法具有更好的计数准确度,能够很好地适应不同的场景,尤其对于尺度变化较大的场景,效果优于以往的大多数算法。
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关键词
人群计数
跨列特征融合
空洞卷积
注意力模型
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Keywords
Crowd counting
Cross-column features fusion
Dilate convolution
Attention model
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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