我的创作纪念日

机缘

说起来为什么会写博客,我还记得21年的时候,看到别人都在优快云上面写博客分享自己的技术或者内容,我就在想为什么自己不也成为一个创作者呢,于是,与优快云的结缘开始,我在21年就发表了自己的第一篇文章,但是后面由于某些原因断更了,然后后面到了研究生阶段再次开始自己的写作之路。
现在我所写的文章主要包含有三个板块:

  1. 技术分享
  2. 本地部署
  3. 环境安装
    之前有想过翻译文章,但总觉得对大家的帮助不大,于是在翻译了一篇文章之后也就没有再做了。

收获

在这段时间里,我写了30多篇原创文章,总共收获了300多粉丝,文章的总浏览量达到了6w+,这个数字是我之前从没有想象过的。在写作的过程中,我也在不断复盘自己的写作模式,希望自己能够清晰的表达出自己想要表达的内容,我知道技术本身是枯燥的,所以自己尽可能的把内容已一种简单易懂的方式讲解给大家。这个过程中自身也有不少成长!


日常

现阶段,我已经习惯于去写内容了,无论是技术还是其他的工具分享,我都会首先养成分享的习惯,如果是自己不会的技术,那么就会自己先去学习,然后再去分享给大家。当然这个习惯的培养需要坚持,而我的做法是每周抽出一个固定的时间,比如说周日的下午或晚上,把自己之前记录的想法完成一篇文章输出,久而久之就会养成固定习惯了。


成就

我印象最深的一次是自己的一篇博客冲到了人工智能领域内容榜单的前7名,这是我之前前所未有的成就,当我看到自己写的内容被人认可的时候我欣喜若狂。原来坚持会有收获的!


憧憬

未来我将继续自己的创作之路,并不断复盘改进自己的写作方法,希望能给大家带来更加优质的内容。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/ab08c24cda4d 本项目基于 PyTorch 实现了 CSRNet(卷积稀疏表示网络)人群计数模型。CSRNet 是一种高效且精准的人群密度估计方法,尤其适合高密度场景下的人群计数。该模型借助卷积神经网络(CNN)的特性,利用稀疏表示来应对复杂背景和密集人群的挑战。以下将详细介绍 CSRNet 的核心概念、结构及实现过程,并阐述人群计数的重要性。 人群计数在公共场所安全监控、交通管理和大型活动组织等领域极为关键。准确估计人群数量有助于保障安全和优化管理。传统计数方法如人工计数或基于规则的方法效率低且易出错而,深度学习技术的引入,尤其是 CSRNet 这类模型,显著提高了计数的准确性和效率。 CSRNet 的核心在于其深度卷积网络结构和稀疏表示能力。该模型通过多尺度特征提取,适应不同大小的人头。其架构包含多个卷积层,每层后接 Leaky ReLU 激活函数,增强非线性表达能力。此外,CSRNet 引入了空洞卷积(也称 atrous convolution),可在不增加参数数量的情况下扩大感受野,更高效地捕捉大范围信息。具体架构包括:输入层接收预处理后的图像;基础网络通常使用预训练的 VGG16 提取多层次特征;多尺度特征融合通过不同扩张率的空洞卷积获得不同分辨率的特征图;解码器利用反卷积操作将低分辨率特征图恢复至原始尺寸,结合多尺度信息重建上下文;稀疏表示层是 CSRNet 的独特之处,通过稀疏编码和解码,将高维特征转换为低维稀疏表示,降低背景噪声影响,提升人头检测精度;输出层通过 1×1 卷积将特征图转化为人群密度图,再经全局平均池化和全连接层得到最终计数结果。 在实现过程中,需注意以下几点:数据预处理,如缩放、归一化、增强等,以提升模型泛化能力;训练策略,包括数据集划分、学习率调度、损失函数选择(如
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