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摘要:
本文的目的是尝试一种方法,可以准确地估计从任意图像与任意人群密度和任意角度人群计数.为此,我们应用简单而有效的多列卷积神经网络(MCNN)架构,将图像映射到它的人群密度图.允许在任意大小或分辨率模式下输入图像.通过利用不同大小感受野的过滤器,每列卷积神经网络学习特点是自适应人/头尺寸对应透视效果或图像分辨率变化.针对这具有挑战性的任务,我们进行了大量的实验,以验证所应用模型和方法的有效性.此外,实验表明,这个模型一旦训练另一个目标数据集,可以很容易地转移到一个模式相近的新应用领域.
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文献信息
篇名 基于卷积神经网络人群计数的研究与实现
来源期刊 科教导刊 学科 工学
关键词 MCNN 人群计数 人群密度图
年,卷(期) 2017,(25) 所属期刊栏目 学科探索
研究方向 页码范围 16-17
页数 2页 分类号 TP391
字数 2517字 语种 中文
DOI 10.16400/j.cnki.kjdks.2017.09.008
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MCNN
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人群密度图
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