高密度场景下全卷积人群计数
提出了一种新颖的深度学习框架，用于从高密度人群的静态图像中估计人群密度，使用深度和浅层完全卷积网络的组合来预测给定人群图像的密度地图，通过多尺度数据增强来引导 CNN 学习尺度不变表示，并且在 UCF_CC_50 数据集上表现出比现有技术更好的性能。
Aug, 2016
本文提出了基于卷积神经网络的密度估计方法，用于解决图像人群计数的难题。通过两个分支 CNN 架构预测高分辨率密度图，以及提出了多阶段扩展方法，并在三个数据集上实验验证表明，该方法可以达到最低的平均绝对误差。
Jul, 2018
本文综述了基于深度学习的卷积神经网络方法在人群计数和密度图估计方面的最新研究和挑战，并评估了手工特征表示方法与深度学习方法在可靠性和效率方面的优缺点。
Jul, 2017
该论文提出了一种使用相同的输出大小将多个 Receptive Field 层自适应地结合在一起，形成密度地图来进行行人计数的模型，在人群场景中表现优异。
Nov, 2017
本文提出了一种新型的人群计数模型，使用带有密度的人群场景提高预测准确性和定位精度的切换卷积神经网络，并通过对所有主要人群计数数据集的广泛实验验证了其比现有最先进的方法具有更好的表现。
Aug, 2017
本文提出了基于时间感知建模的人群计数方法，使用了一些扩张残差块，并提出了一个轻量级网络来平衡计算成本和表示能力，实验表明该方法在人群计数领域具有显著的优势。
Jul, 2019
本篇综述了近年来在人群计数领域中最重要的贡献，通过模型架构、学习方法和评估方法等多方面比较，对人群计数进行了全面系统的综述调查，为初学者们提供了解人群计数研究发展的良好资源。
Sep, 2022
提出一种新型多尺度卷积神经网络（MSCNN）用于单张图像的人群计数，基于多尺度块，该网络能够生成与规模有关的特征以提高计数精度和鲁棒性，同时使用单列架构，更为精准和成本有效。实验证明，该方法的参数数量远低于现有的基于多列或多网络模型的方法，并且在计数精度和鲁棒性方面都优于现有的最先进方法。
Feb, 2017
本文提出了一种基于 CNN 的端到端级联网络方法，用于共同学习人群计数分类和密度图估计，实现高精度密度图的生成，并在公开数据集上取得了良好的效果。
Jul, 2017
本文提出了一种基于 Inception-V3 的新方法 ICC 来降低计算量，以提高自动图像人群计数模型的实时性，并在保障公共安全方面具有很高的实用价值。
Oct, 2022