Jun, 2019

通过检测准确分辨密集人群中的位置、大小和数量

PDF
TL;DR介绍了一种用于人群计数的检测框架，采用 LSC-CNN 模型，解决了人群中的人头检测、计数等问题。
crowd countingdetection frameworklsc-cnn modelface detectorsbounding box
发现论文，激发创造
  • 点进去，盒子出来：超越人群计数

    本研究提出了一种新的基于检测的深度学习网络来实现对人头大小及数量的计数，在使用伪基础真值进行训练时实施了一种在线更新方案和局部约束回归损失，并采用课程学习策略来训练网络，实验结果表明，该方法在多个标准数据集上的检测与计数任务中表现卓越。

    Apr, 2019

  • 基于比例自适应卷积神经网络的人群计数

    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

  • 稠密点预测：一种适用于人群计数和定位的简单基线

    本文提出了一个名为 SCALNet 的简单而有效的人群计数和定位网络，它将计数和定位任务视为像素密集预测问题，并将它们整合到一个端到端的框架中，在 NWPU-Crowd 基准测试中获得了超过 5％和 10％的改进。

    Apr, 2021

  • 基于 CNN 的级联多任务学习模型用于人群计数的高层先验和密度估计

    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

  • 迭代式群体计数

    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

  • DecideNet: 基于注意力指导的检测和密度估计技术的人群变化密度计数

    该研究提出了一种名为 DecideNet 的新型端到端人群计数框架，它可以根据实际密度情况自适应地决定适当的计数模式，利用检测和回归基础的密度地图分别进行人群密度估计，并采用关注模块指导适当的估计方法，实现了在三个具有挑战性的人群计数数据集上的最先进表现。

    Dec, 2017

  • 基于 CNN 的密度估计与人群计数：综述

    本文通过对 220 多篇文献的综合和系统研究，主要研究基于 CNN 的密度图估计方法，根据评估指标，在人群计数数据集上选择前三名表现者，并分析其优缺点，希望对未来人群计数发展做出合理推断和预测，同时也为其他领域的目标计数问题提供可行的解决方案。

    Mar, 2020

  • 基于卷积神经网络的单张图像人群计数和密度估计的最新研究综述

    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

  • 具有局部计数图的自适应混合回归网络用于人群计数

    本文研究了人群计数的问题，并提出了新的方法，通过引入局部计数映射（LCM）等新的训练目标，以及采用混合回归框架的三个模块（SAM， MRM 和 ASIM）来进一步提高人群估计的精度。

    May, 2020

  • 高密度场景下全卷积人群计数

    本文介绍了一种利用计算机视觉技术进行高密度场景下人群计数的方法，使用了全卷积人群计数模型来提高计数准确性和稳健性，并设计了数据增强和多尺度平均等技巧来提高模型的适应性和广泛适用性

    Dec, 2016