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基于特征融合编解码的人群计数和密度估计
被引量：
2
1
作者
邹敏
黄虹
+1 位作者
杜渂
黄继风
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第7期2110-2117,共8页
为解决人群计数任务中因人群大小不一导致的计数偏差问题,提出一种基于特征融合的编解码卷积神经网络模型(CFFNet)。前端网络模块对输入的人群图像自动编码,提取不同尺度的人群特征语义信息;后端网络模块对编码后的人群特征信息进行融...
为解决人群计数任务中因人群大小不一导致的计数偏差问题,提出一种基于特征融合的编解码卷积神经网络模型(CFFNet)。前端网络模块对输入的人群图像自动编码,提取不同尺度的人群特征语义信息;后端网络模块对编码后的人群特征信息进行融合和解码,得到最终的估计密度图。将该模型在4个公开数据集上进行实验,并与历年的主要方法进行对比,实验结果表明,该模型在ShanghaiTech PartA、UCSD和Mall数据集上取得了更好的MAE指标,优于目前的这些算法,验证了模型对不同的人群尺度具有很好的适应性。
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关键词
人群计数
卷积神经网络
编码器
人群尺度
解码器
特征融合
密度图
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题名
基于特征融合编解码的人群计数和密度估计
被引量：
2
1
作者
邹敏
黄虹
杜渂
黄继风
机构
上海
师范大学
信息
与机电工程学院
上海
师范大学商学院
上海迪爱斯信息技术股份有限公司
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第7期2110-2117,共8页
基金
上海市地方能力建设基金项目(19070502900)。
文摘
为解决人群计数任务中因人群大小不一导致的计数偏差问题,提出一种基于特征融合的编解码卷积神经网络模型(CFFNet)。前端网络模块对输入的人群图像自动编码,提取不同尺度的人群特征语义信息;后端网络模块对编码后的人群特征信息进行融合和解码,得到最终的估计密度图。将该模型在4个公开数据集上进行实验,并与历年的主要方法进行对比,实验结果表明,该模型在ShanghaiTech PartA、UCSD和Mall数据集上取得了更好的MAE指标,优于目前的这些算法,验证了模型对不同的人群尺度具有很好的适应性。
关键词
人群计数
卷积神经网络
编码器
人群尺度
解码器
特征融合
密度图
Keywords
crowd counting
convolutional neural network
encoder
crowd scale
decoder
feature fusion
density map
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征融合编解码的人群计数和密度估计
邹敏
黄虹
杜渂
黄继风
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
2
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