内容提供者
基于回归模型的全卷积网络人群计数算法.pptx
2024-10-04
20金币
407KB
27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27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
基于回归模型的全卷积网络人群计数算法.pptx
汇报人：CONTENTSPARTONEPARTTWOFCN的起源和背景FCN的基本结构和原理FCN在人群计数中的应用PARTTHREE回归模型的原理和特点回归模型在人群计数中的优势回归模型在人群计数中的实现方法PARTFOUR算法的原理和流程算法的创新点和突破算法的实验结果和性能评估PARTFIVE算法的优点和局限性算法的改进方向和未来发展算法在实际应用中的前景和价值PARTSIXFCN的实现细节和参数设置回归模型的参数优化和调整算法的代码实现和开源情况PARTSEVEN基于回归模型的全卷积网络人群计数算
2024-10-04
20
407KB
基于回归模型的全卷积网络人群计数算法.docx
基于回归模型的全卷积网络人群计数算法基于回归模型的全卷积网络人群计数算法摘要：人群计数一直是计算机视觉领域的研究热点之一。传统的人群计数方法往往受限于手工设计的特征和复杂的提取过程。本文提出了一种基于回归模型的全卷积网络人群计数算法，通过端到端的学习方式，将人群计数问题转化为密度图回归问题，实现了更准确和高效的人群计数。实验证明，该算法在多个数据集上取得了优异的性能。关键词：回归模型、全卷积网络、人群计数、密度图、端到端学习1.引言人群计数是指对给定区域内的人群数量进行估计。这个问题在很多领域中都有重要的
2024-10-18
5
10KB
基于卷积神经网络的人群计数算法研究.docx
基于卷积神经网络的人群计数算法研究引言随着智慧城市和视频监控技术的发展，人群计数成为了一个越来越重要的研究领域。人群计数通过对视频监控画面中人群数量的准确计算与预测，可以为城市管理、交通规划、安全预警等方面提供有价值的数据分析和决策支持。而基于深度学习的卷积神经网络技术的应用，也为人群计数算法的研究和实现提供了更为可靠和高效的解决方案。本文将对基于卷积神经网络的人群计数算法进行研究和探讨，从网络结构、数据集处理、训练和测试等方面进行深入分析。一、人群计数问题人群计数问题是指在监控视频中实时准确地计算出画面
2024-10-16
5
11KB
基于卷积神经网络的人群计数算法研究与应用.docx
基于卷积神经网络的人群计数算法研究与应用基于卷积神经网络的人群计数算法研究与应用摘要：人群计数是计算机视觉领域中的一个重要问题，它在城市规划、交通管理、安防监控等方面有着广泛的应用。随着深度学习技术的发展，特别是卷积神经网络（CNN）的兴起，人群计数的准确率持续提高。本论文基于卷积神经网络，对人群计数算法进行了深入的研究与应用。1.引言人群计数是指在给定的场景中估计人群数量的一个关键任务。传统的人群计数方法主要基于手工设计的特征和统计模型，但这些方法在复杂背景和遮挡情况下往往效果不佳。近年来，深度学习技术
2024-10-18
5
10KB
基于全卷积网络的轻量化人群计数方法.pdf
本发明涉及一种基于全卷积网络的轻量化人群计数方法，本发明属基于目标计数领域。通过建立全卷积网络，所述的全卷积网络包括编码器结构、解码器结构和预测层三部分，其中编码器结构包括4层瓶颈模块bottlenecker，解码器结构包含4个CRP模块和3个FUSION模块；预测层首先包含一个1×1卷积，将输入特征图中每个像素位置的d维特征向量转变成相应的密度值；然后将得到的密度图通过双线性插值的上采样操作恢复到原始图像的大小，得到最终输出密度图，密度图的每个像素位置的数值之和即为该图片的人数。本发明相比于现有其他模型
2023-11-12
10
574KB