C-3-Framework：基于PyTorch的开源人群计数框架

C-3-Framework：基于PyTorch的开源人群计数框架

C-3-Framework An open-source PyTorch code for crowd counting 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/c3/C-3-Framework

1. 项目基础介绍

C-3-Framework 是一个基于 PyTorch 的开源人群计数框架，旨在提供一个高效、灵活的监督学习框架，用于人群计数任务。该项目提供了在主流数据集上的基本网络和经典算法的性能基准，使得研究人员可以轻松地比较自己提出的模型效果。

主要编程语言：Python

2. 项目核心功能

• 便捷的开发工具包：C-3-Framework 在六个主流数据集上提供了便捷的开发工具包，便于研究人员快速开展人群计数任务。
• 坚实的基准：项目提供了一些经典预训练模型（如 AlexNet、VGG、ResNet 等）的基准性能，基于这些基准，研究人员可以轻松比较自己模型的性能。
• 强大的日志功能：除了记录损失和 Tensorboard 可视化外，该框架还能保存当前代码包（包括参数设置），以便随时重现实验，无需担心忘记复杂的参数设置。

3. 项目最近更新的功能

由于项目维护者的个人原因，代码将不再继续维护。在最后一次更新中，项目的主要内容包括：

• 提供了在 GCC 数据集上使用随机、交叉摄像头、交叉位置分法的预训练模型，以节省研究者的训练时间。
• 注意：部分模型（如 MCNN）在 GCC 数据集上的训练模型已丢失，项目维护者将尽快重新训练并发布。
• 对于学术研究使用该项目的用户，建议从训练数据中随机选择 10% 作为验证集，以确保实验结果的可靠性。

请注意，项目维护者建议用户使用 NWPU-Crowd-Sample-Code 或其他在 Awesome-Crowd-Counting 中推荐的优秀代码。

C-3-Framework An open-source PyTorch code for crowd counting 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/c3/C-3-Framework