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基于卷积神经网络人群计数的研究与实现
基于卷积神经网络人群计数的研究与实现
作者:
刘希庚
吴淑窈
王忠策
胡昌振
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
MCNN
人群计数
人群密度图
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
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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(/年)
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共引文献
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研究主题发展历程
节点文献
MCNN
人群计数
人群密度图
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
科教导刊
主办单位:
出版周期:
旬刊
ISSN:
CN:
开本:
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
语种:
chi
出版文献量(篇)
50031
总下载数(次)
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总被引数(次)
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