crowd counting

最新推荐文章于 2024-04-02 14:39:59 发布
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分类专栏： 机器学习 python3

crowd counting

人群密度估计之MCNN

https://blog.youkuaiyun.com/qq_14845119/article/details/68946727

2016年 --Single Image Crowd Counting via Multi Column Convolutional Neural Network

This is an unofficial implementation of CVPR 2016 paper "Single Image Crowd Counting via Multi Column Convolutional Neural Network"

Installation

  1. Install pytorch
  2. Clone this repository

https://github.com/svishwa/crowdcount-mcnn

人群分析、人群计数 开源代码文献及数据库

https://blog.youkuaiyun.com/zhangjunhit/article/details/78190335

密集人群计数的开源代码github地址

 

https://blog.youkuaiyun.com/zchang81/article/details/78498896

mscnn人群密度估计模型实现

https://blog.youkuaiyun.com/qingqingdeaini/article/details/79922549

人群计数：Single-Image Crowd Counting via Multi-Column Convolutional Neural Network(CVPR2016)

https://blog.youkuaiyun.com/u011285477/article/details/51954989

 

 

 

[MCNN] Crowd Counting 人群计数 复现过程记录
wpw5499的博客
05-22 9264
一、开发环境 windows10 Anaconda3-2020.02 下载链接，注意安装时添加PATH路径 python3.7 （Anaconda自带有，可以不单独安装） CUDA10.2 下载链接，注意选择local版本 Pytorch1.5 官网获取下载命令行（Stable(1.5),Windows,Conda,Python,10.2）注意换成清华源 Pycharm 下载链接，注意选择community版本 Matlab2017a 下载安装教程链接 二、论文代码Github 论文代码链接 三、操
Crowd Counting 系列NO4.—SwitchCNN（CVPR 2017）网络复现
最新发布
流浪若相惜的专栏
10-23 1317
SwitchCNN是我看的比较早的一篇多列密集计数网络了，但是其网络实现因各种问题我一直没有复现，现如今因Crowd Counting综述讲解，我不禁又沉下心来继续对其进行复现，特此记录，避免后来者多走弯路。Article：Switching Convolutional Neural Network for Crowd Counting Code: crowd-counting-cnn其实，环境配置我尝试比较久，因各种问题都歇菜了，从python 3.10 到3.6我都试了一遍，发现会出现各种问题。具体问题
Crowd Counting（人群计数）
Yinz510的博客
05-28 3272
Single-Image Crowd Counting via Multi-Column Convolutional Neural Network（CVPR_2016）We have proposed a simple but effective Multi-column Convolutional Neural Network (MCNN) architecture to map the ima...
crowd counting 人群计数
judgechen1997的博客
09-14 1221
crowd counting问题定义技术细节Ground-Truth Density Maps Generation 问题定义 其实就是个很简单的应用，在一张图片中计算人群数量。用于安防、人流控制等应用： 技术细节 Ground-Truth Density Maps Generation GT的生成借鉴自 Convolutional Neural Network(MCNN) 由于镜头视角会带来一...
crowd counting_[crowd_counting]-DUB-CSRNet-arxiv1903
weixin_39951773的博客
11-30 130
1.Contribution这是一篇我看到现在为数不多的通过统计学思想来做counting的，看的有些难受，感觉需要回去复习数理统计的知识了，本文的motivation就是不确定性度量，就是认为只输出一个density map存在不确定性，使得模型变成多输出，然后取平均，会降低不确定性，所谓DUB是指Decomposed uncertainty using bootstrap2.Uncertain...
目标检测（crowd counting）
HelloWorld的博客
04-21 1357
目录1、SJTU-VideoAnalysis-master1.1 说明1.1.1 Project11.1.2 Project21.2 Project21.2.1 说明1.2.2 YOLO v31.2.3 Coding示例：1.2.4 效果 1、SJTU-VideoAnalysis-master 上海交通大学智能视频分析2020春：视频目标检测，视频人群计数 GitHub 地址 1.1 说明 上海交通大学2020春智能视频分析课程作业 1.1.1 Project1 使用了帧差法、中值滤波法、高斯混合模
Visdrone2021_CrowdCounting.rar
07-21
Visdrone2021_CrowdCounting.rar 是一个针对无人机视觉监控场景下的人群计数数据集。这个数据集是VisDrone（Visual Detection and Tracking for Drones）系列的一部分，专为无人机上的目标检测、跟踪以及人群计数...
Crowd Counting Data Set.zip
01-15
CrowdCountingDataset是一个高密度人群图像数据，图片来自FLICKR网站。数据集由视频中帧的RGB图像（作为输入）和每帧计数的对象组成，这是图像中行人（对象）的数量。该数据集是用商场的网络摄像头记录的同一地点的3...
Attentional Neural Fields for Crowd Counting.pdf
03-18
论文Attentional Neural Fields for Crowd Counting，侵删
Boosting Crowd Counting with Transformers
shaomjc的博客
09-16 301
研究了全局上下文在人群计数中的作用。提出了两个新的模块：token注意模块（TAM）和回归token模块（RTM）。 引入token注意模块（TAM）来细化由上下文token通知的编码特征。 使用回归token模块（RTM）进一步指导上下文token的学习，该模块在人群总数的回归中容纳辅助损失 提出的TAM模块旨在解决vision transformer中的多头自注意力（MHSA）仅模拟空间交互的观察问题，而经过验证的真实通道交互也被证明具有至关重要的有效性。为此，TAM通过特征通道的条件重新校准将上
crowd-counting-cnn
04-29
crowd-counting-cnn This implementation is from The author implements MCNN model on Shanghaitech dataset. I just modified some details to create UCSD dataset and UCF_50 dataset and test the MCNN model on these dataset. I am not sure whether it is okay to upload the modified implementation and if it is wrong, please contatct me and I will delete it. . UCF_50 在MCNN上测试UCF_50dataset，根据设置，使用5折交叉验证，所以，数
Awesome-Crowd-Counting:很棒的人群计数
04-28
很棒的人群计数 如果您有任何问题，建议或改进，请提交问题或PR。 内容 杂项 消息 [2020.04]已发布JHU-CROWD ++数据集。 [2021.04]释放RGBT-CC基准。 征集论文 [IET图像处理]有关以下方面的特刊：人群理解和分析[ ] [ ] 挑战 [ ] 人群计数。 ECCV研讨会。 截止日期： 2020.07.15 。 [ ]人群计数。 截止日期：无。 代码 [ C ^ 3框架]用于人群计数的开源PyTorch代码已发布。 [ CCLabeler ]用于发布图像中行人标签的Web工具，该工具已发布。 技术博客 [中文博客]人群计数论文解读[链接] [2019.05] [中文博客] C ^ 3框架系列之一：一个基于PyTorch的开源人群计数框架[链接] [2019.04]从零开始的人群计数[链接] [2017.11]使用AI计算人群和行数[ L
深度学习人群计数dcc_crowdnet-crowdcounting
11-09
里面包括实验代码，实验结果截图和说明文档，是在github上的dcc_crowdnet的代码完善及可视化显示。由于上传文件大小限制，这里没有训练模型，请到我的主页“贡献的资源”里面下载。
CrowdCounting-SASNet:SASNet的PyTorch中的正式实现，如“选择或融合？人群选择的比例选择”中所述
05-17
SASNet（AAAI2021） 宋庆宇*，王长安*，王亚标，应泰，王成杰，李吉林，吴健，马嘉宜在SASNet的PyTorch中正式实现，如“选择还是融合？人群选择的规模选择”中所述。 该代码已通过PyTorch 1.5.0进行了测试。 它可能无法与其他版本一起运行。 比例尺选择的可视化 提出的自适应选择策略可自动学习内部关系，以下可视化效果证明了其有效性。 安装 将此仓库克隆到名为SASNet_ROOT的目录中 安装Python依赖项。 我们使用python 3.6.8和pytorch> = 1.5.0 pip install -r requirements.txt 从下载ShanghaiTech数据集和模型 准备 按以下方式组织数据和模型： SASNet_ROOT/ |->datas/ | |->part_A_final/
Multi-Source Multi-Scale Counting in Extremely Dense Crowd Images
03-22
CVPR2013上关于人群密度估计的一篇文章，绝对推荐。估计上限可达几千人
【论文阅读笔记】人群计数（Crowd Counting）| 密集群体分析
wsygxxn的博客
04-02 3759
在 PET 中，有两个要素至关重要：i）点查询四叉树的设计；ii）渐进式矩形窗口注意机制。前者自适应地生成查询点来解决密集人群预测，后者提高了效率。PET 的整体架构（图2）包括四个组件：a CNN backbone, an efficient encoder-decoder transformer, a point-query quadtree, and a prediction head。图2图 2：PET 的整体架构。我们首先使用CNN backbone来提取图像表示 F。
Crowd Counting 网络结构
qq_17732497的博客
06-07 394
Single-image crowd counting via multi-column convolutional neural network IC-CNN IC-CNN SANET Scale Aggregation Network for Accurate and Efficient Crowd Counting CL-CNN
人群密度估计--Crowd Counting Via Scale-adaptive Convolutional Nerual Network
AI小作坊 的博客
12-15 6658
Crowd Counting Via Scale-adaptive Convolutional Nerual Network https://arxiv.org/abs/1711.04433v2 Code: https://github.com/miao0913/SaCNN-CrowdCounting-Tencent_Youtu为了解决人群密度估计中的 scale and perspecti
人群计数--Single-Image Crowd Counting via Multi-Column Convolutional Neural Network
AI小作坊 的博客
09-05 4649
Single-Image Crowd Counting via Multi-Column Convolutional Neural Network CVPR2016 https://github.com/svishwa/crowdcount-mcnn https://github.com/leeyeehoo/Reduplication-of-Single-Image-Crowd-Countin
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