内容提供者
基于多重注意力引导的人群计数算法.pptx
2024-10-04
20金币
4.4MB
24页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共24页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于多重注意力引导的人群计数算法.pptx
,目录PartOnePartTwo算法定义算法应用场景算法优势PartThree注意力机制概述多重注意力机制设计注意力权重计算PartFour特征提取分类器设计计数结果输出PartFive实验数据集介绍实验结果展示结果分析算法性能评估PartSix算法优化方向未来研究展望THANKS
2024-10-04
20
4.4MB
基于注意力卷积神经网络的人群计数算法研究.docx
基于注意力卷积神经网络的人群计数算法研究基于注意力卷积神经网络的人群计数算法研究摘要：人群计数是计算机视觉领域的一个重要问题，对于很多实际应用场景具有重要意义。本文提出了一种基于注意力卷积神经网络的人群计数算法，并对其进行了研究分析。通过引入注意力机制，我们能够更好地捕捉图像中的重要信息，实现更准确和鲁棒的人群计数。实验结果表明，我们的算法在不同数据集上具有较好的性能，可用于实际应用场景。关键词：人群计数、卷积神经网络、注意力机制、准确性、鲁棒性一、引言人群计数是计算机视觉领域的一个重要问题，在城市监控、
2024-10-18
5
11KB
基于残差密集连接与注意力融合的人群计数算法.pptx
汇报人：CONTENTS添加章节标题算法概述算法背景算法目标算法原理算法流程残差密集连接网络残差连接密集连接网络结构残差密集连接的优势注意力融合机制注意力机制特征融合注意力融合方式注意力融合的优势实验结果与分析数据集介绍实验设置实验结果结果分析算法应用与展望算法应用场景优点：a.残差密集连接：提高网络深度，增强特征提取能力b.注意力融合：提高网络对局部特征的关注度，提高计数准确性a.残差密集连接：提高网络深度，增强特征提取能力b.注意力融合：提高网络对局部特征的关注度，提高计数准确性缺点：a.计算复杂度高
2024-10-05
20
5MB
基于注意力卷积神经网络的人群计数算法研究的开题报告.docx
基于注意力卷积神经网络的人群计数算法研究的开题报告一、研究背景人群计数是计算机视觉领域中的重要研究方向之一，其广泛应用于视频监控、公共安全等领域。传统的人群计数方法主要基于传统图像特征提取方法和传统机器学习算法，如Haar-like特征、LBP特征、HOG特征、SVM等，但这些方法难以处理复杂场景和密集人群计数的问题。近年来，深度学习取得了巨大的发展，尤其是卷积神经网络在图像处理中的应用，使得人群计数问题得以得到新的解决方案。然而当前深度学习方法在处理分布不均和遮挡等问题时仍存在一定的局限性，导致对于密集
2024-10-08
5
11KB
基于多尺度感知注意力网络的人群计数算法研究的开题报告.docx
基于多尺度感知注意力网络的人群计数算法研究的开题报告一、选题背景和意义现代社会中，人群计数问题具有非常重要的意义。例如，在城市地铁站、商场或集市等公共场合，为了保证安全和秩序，需要对人群的数量进行实时监测和统计。同时，在学校、体育场馆等场所也需要实时监测人群数量。目前，利用计算机视觉技术实现人群计数已成为热门研究领域之一。传统的人群计数算法主要采用基于全局的密集点检测方法，通过密集点对数量进行估计。但这种方法由于对密集点的精准检测需要极高的计算资源，或者需要手动标注密集点位置，使得实现起来较为困难。针对这
2024-10-09
5
11KB