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摘要:
为准确预测固定场景中的人群计数,在人群分析领域,采用一种融合注意力机制的卷积神经网络(CNN)进行人群计数,该模块结合空间域注意力和通道域注意力,空间域注意力可以编码整个图像的像素级上下文信息,以更准确地表达像素级别的密度图,而通道域注意力可以在不同的通道中提取更多的区分特征使网络显著表达人群的局部区域,并在多个公开数据集上进行测试.结果 表明:基于注意力机制的人群计数方法可以准确地估计拥挤场景中的人群数量,在平均完全误差和均方误差上均优于CSRNet.
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文献信息
篇名 基于注意力机制的人群计数方法
来源期刊 中国安全科学学报 学科 工学
关键词 注意力机制 人群计数 空间域注意力 通道域注意力 密度图
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 安全工程技术|Safety engineering technology
研究方向 页码范围 127-134
页数 8页 分类号 X915.1
字数 语种 中文
DOI 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2022.01.017
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研究主题发展历程
节点文献
注意力机制
人群计数
空间域注意力
通道域注意力
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
相关学者/机构
期刊影响力
中国安全科学学报
月刊
1003-3033
11-2865/X
大16开
北京市东城区和平里九区甲4号安信大厦A306室
1991
chi
出版文献量(篇)
6482
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26
总被引数(次)
114972
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