CSRNet-pytorch人群计数模型复现

于 2025-04-17 11:47:49 发布
阅读量397 收藏 5
点赞数 3
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_06711/article/details/147300569

CSRNet-pytorch人群计数模型复现

【下载地址】CSRNet-pytorch人群计数模型复现 本项目基于PyTorch框架复现了CSRNet人群计数模型，旨在帮助开发者高效实现图像中的人群数量预测。CSRNet是一种先进的卷积神经网络方法，能够精准识别并统计复杂场景中的人群密度。项目提供了完整的代码压缩包，方便用户快速下载和使用。无论是学术研究还是技术实践，该资源都能为您的学习与开发提供有力支持。请注意，代码仅供学习参考，不可用于商业用途。建议使用者具备一定的PyTorch基础，以更好地理解与运行代码。希望本项目能为您的深度学习之旅带来启发与便利！ 【下载地址】CSRNet-pytorch人群计数模型复现 项目地址: https://gitcode.com/Universal-Tool/6e750

本仓库提供了使用pytorch框架实现的CSRNet人群计数模型的复现代码。CSRNet是一种基于卷积神经网络的人群计数方法，能够准确预测图像中的人群数量。我们已将相关代码压缩为CSRNet-pytorch.zip文件，方便您下载和使用。

文件说明

  • CSRNet-pytorch.zip：包含CSRNet人群计数模型的pytorch实现代码。

使用说明

下载CSRNet-pytorch.zip文件后，您可以解压并查看其中的代码。如果您在复现过程中遇到任何问题，欢迎私信博主进行讨论。

注意事项

  • 本仓库提供的代码仅供参考和学习，未经允许不得用于商业用途。
  • 请确保您已具备一定的pytorch编程基础，以便更好地理解和运行代码。
  • 如有任何问题，请遵守网络礼仪，文明交流。

希望这个资源对您有所帮助，祝您学习愉快！

【下载地址】CSRNet-pytorch人群计数模型复现 本项目基于PyTorch框架复现了CSRNet人群计数模型，旨在帮助开发者高效实现图像中的人群数量预测。CSRNet是一种先进的卷积神经网络方法，能够精准识别并统计复杂场景中的人群密度。项目提供了完整的代码压缩包，方便用户快速下载和使用。无论是学术研究还是技术实践，该资源都能为您的学习与开发提供有力支持。请注意，代码仅供学习参考，不可用于商业用途。建议使用者具备一定的PyTorch基础，以更好地理解与运行代码。希望本项目能为您的深度学习之旅带来启发与便利！ 【下载地址】CSRNet-pytorch人群计数模型复现 项目地址: https://gitcode.com/Universal-Tool/6e750

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

[CSRNet] CSRNet-pytorch 复现过程记录
wpw5499的博客
12-22 9366
目录一、开发环境二、论文代码三、操作步骤导入项目数据准备训练模型 一、开发环境 windows10+Anaconda3+Python3.6+CUDA10.0+Pytorch1.0+Pycharm 二、论文代码 CSRNet代码链接 三、操作步骤 导入项目 1、通过git下载或者zip网页下载，二选一 2、导入项目至pycharm 数据准备 1、数据集 ShanghaiTech 百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1cC4wkHAWfJ15VKwG2qjJ6A 提取码：i0xa 2、
人群计数[CSRNet] CSRNet-pytorch 复现
qq_42383076的博客
04-25 3268
1、在make_dataset里面import scipy.spatial 2、float() argument must be a string or a number, not ‘zip’ 解决：
CSRNet-pytorch.rar
09-07
pytorch版本实现的CSRNet，使用的数据集为shanghai_tech数据集，数据集下载参考我的其他上传资源，太大了，一下上传不上去。
CSRNet-pytorch.zip
09-04
使用pytorch实现了CSRNet人群计数模型的复现，如果下载文档之后有任何问题均可以私信博主进行讨论
CSRNet-pytorch版本代码复现
qq_40356092的博客
09-04 6322
一、概述 在之前的博客中我有详细介绍过人群计数领域中密度图的生成方法，还有一篇CSRNet的论文学习笔记。 人群计数之生成密度图 论文学习笔记：CSRNet: Dilated Convolutional Neural Networks for Understanding the Highly Congested Scenes 接下来我使用ShanghaiTech数据集对论文中提出的CSRNet模型进行了复现，其中关于数据增强等一些细节进行了省略，以方便初学者更快地了解人群计数相关的方法。 二、数据集预处理
人群密度估计--CSRNet: Dilated Convolutional Neural Networks for Understanding the Highly Congested Scenes
cxm4399的博客
06-27 1047
2018 CVPR Abstract CSRnet由两个主要成分组成：一个卷积神经网络(VGG16)作为2D特征提取的前端和一个用于后端的扩张CNN，它使用扩张的核S提供更大感受野段并替换池操作。 测试的4大数据集 ShanghaiTech dataset, the UCF CC 50 dataset, the WorldEXPO’10 dataset, and the UCSD datas...
CSRNet-pytorch 复现
05-29
好的，用户正在寻找关于CSRNet在PyTorch中的复现代码或教程。首先，我需要回忆一下之前提供的引用内容，特别是引用[1]和引用[2]，里面提到了一个GitCode的项目地址，以及复现的环境配置。用户可能已经看过这些信息，...
pytorch实现的CSRNet人群计数模型复现包
CSRNet（Convolutional Spatial Regression Network）是一种以卷积神经网络为基础的人群计数模型。CSRNet的创新点在于它利用了深度学习的像素级回归策略来直接从图像中估计密度图，密度图反映了图像中每个像素位置的...
一个基于PyTorch的开源人群计数框架
xifenglie123321的博客
07-04 588
我们提供了常见的六个主流数据库的预处理代码，处理好的数据集以及PyTorch下的data loader，包括UCF_CC_50[1]（UCF50），Shanghai Tech Part A/B[2]（SHT A/B），WorldExpo'10[3]（WE），UCF-QNRF[4]（QNRF）以及GCC[5]。总的来说，我们还是建议使用训练数据的均值和标准差，以取得更好的计数性能。这算是一个训练的trick，我们通过实验发现，对于密度图乘以一个较大的放大因子，可以使网络更快的收敛，甚至取得更低的估计误差。
人群密度检测CSRNet论文解读
MinevaG的博客
04-11 844
改文章为存货文章，目前很多场景下已经有了更好的解决方案，大家请带入当时的环境和观点进行阅读。
Python图像处理——基于CSRNet的人群密度检测系统（Pytorch框架）
小嘤熊的博客
03-26 308
使用的数据集是shanghaiTech数据集，该数据包含part_A_final和part_B_final两部分。A部分训练集300张图片，测试集182张图片；B部分训练集400张图片，测试集316张图片。A,B两部分测试集和训练集打开都包含images和ground_truth两部分。A部分从互联网上随机抓取的图像，B部分取自上海大都市繁华街道的图像。这两个子集之间的人群密度差异很大，使得人群的准确估计比大多数现有数据集更具挑战性。
基于CSRnet的高密度人群的人群估计
热门推荐
weixin_41548113的博客
01-06 1万+
论文：CSRNet: Dilated Convolutional Neural Networks for Understanding the Highly Congested Scenes CVPR 2018 Paper : https://arxiv.org/abs/1802.10062 Keras实现：https://github.com/DiaoXY/CSRnet 官方Pytorch实...
跟我一步步学CSRNet训练和测试
xuru_0927的博客
07-03 2955
https://github.com/xr0927/chapter5-learning_CSRNet 给美女个star哦⭐⭐
Pytorch运行MCNN
weixin_41143397的博客
05-17 1849
运行代码：http://www.sohu.com/a/301202174_715776 1.首先克隆代码：git clone https://github.com/leeyeehoo/CSRNet-pytorch.git 2.将克隆好的文件放到Anaconda文件夹中(文件名为：CSRNet-pytorch) 3.在anacond文件夹下打开一个终端：运行jupyter noteboo...
人群计数：CSRNet-Dilated Convolutional Neural Networks for Understanding the Highly Congested Scenes
目睹闰土刺猹的瓜的博客
07-18 7595
Understanding the Different Computer Vision Techniques for Crowd Counting 从广义上讲，目前有四种方法来计算人群中的人数： 1.基于检测的方法 在这里，即使用移动的窗口式探测器来识别图像中的人并计算其中的人数。用于检测的方法需要经过良好训练的分类器，其可以提取低级特征。尽管这些方法适用于检测面部，但它们在拥挤的图像上表现不佳，...
交通信号灯及控制系统设备安装与施工详解(2).doc
最新发布
06-28
交通信号灯及控制系统设备安装与施工详解(2).doc
探析企业人事档案信息化管理.doc
06-28
探析企业人事档案信息化管理.doc
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

宣隽熹Ambitious

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值