MCNN（简单理解）:三列卷积神经网络，分别为大中小三种不同尺度的卷积核，表示为L列(使用大尺度卷积核: 9*9, 7*7, 7*7,7*7), M(使用中等尺度卷积核: 7*7, 5*5, 5*5, 5*5), S列(使用小尺度卷积核: 5*5, 3*3, 3*3, 3*3)),其目的在于使用多种尺度的卷积核来适应不同尺度的人头大小。最后将L,M,S三列卷积神经网络进行合并，得到网络生成的密度图
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2023-09-28 22:31:51
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DM-Count 论文翻译摘要一. 介绍二. 先前的工作2.1 人群计数方法2.2 最优传输三. DM-Count：用于人群计数的分布匹配四. 泛化边界和理论分析4.1 高斯平滑方法的广义误差界4.2 不确定的贝叶斯损失4.3 DM-Count 中的损失函数的泛化误差界五. 实验5.1 Toy Data 数据集上的结果5.2 Benchmark 数据集上的结果5.3 模型简化测试六. 结论 论文
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2024-01-25 18:13:23
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密度图表示经过两个步骤：人群图像标注表示，人群图像标注转换为人群密度图（这里的描述语言是自己编的，为了更易于理解）1. 人群图像标注表示 如图1所示，19*19大小方格表示人群图像(绿色外层方格表示坐标)，该图像包含3个人，以左上角为坐标原点，坐标(3, 6), (12, 9), (17, 15
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2024-05-26 22:30:26
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2021-10-26 13:47:33
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Structured Inhomogeneous Density Map Learning for Crowd Counting https://arxiv.org/abs/1801.06642针对人群密度估计问题，本文分析了当前基于密度估计问题算法存在的问题， inhomogeneous density distribution problem，随后提出解决这个问题的方法，将密度图由2D 拓展到
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2024-05-16 07:09:06
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最近在看人群密度估计方面的东西，把博客看到的一些方法简单总结一下，后续继续添加。1.论文《CrowdNet: A Deep Convolutional Network for DenseCrowd Counting》2015CVPR论文采用了两个网络（3x3和5x5）的融合，可以理解为不同的网络提取的特征不同，上面 Max Pool 对边缘特征（细节）提取较好，下面的 Shallow Net 采用
MCNN—多列卷积神经网络结构来将图像映射到其人群密度图。基于CNN的工作流程：输入图片，通过卷积神经网络提取人的头部特征，生成人群密度图，并通过密度图积分得出图片中的人群总数，这样做的一个好处是得到的密度图保存有的人群密度空间分布，使得我们从中提取的信息更加丰富，从而更好的通过这些信息去做决策。人群计数方法分类人群计数算法分类： (1） 基于目标检测的方法: 对图像上每个行人或这人头进行定位与识
官方代码链接在最后人群计数方法：基于回归：密度图表示经过两个步骤：人群图像标注表示，人群图像
原创
2022-07-17 00:18:01
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目标检测任务理解与总结从字面意义理解，所谓目标检测任务，就是定位并检测目标，也就是说计算机在处理图像的时候需要解决两个问题： 1.What? —— 图像中是什么东西？我们的目标是要检测什么东西？—— 识别 Recognition 2.Where? —— 在图像的什么位置？目标的定位坐标大致范围是多少？—— 定位 Localization在目标检测算法中，通过最小外接矩形(Bounding box)
CSRNet神经网络主要用于高密度人群图片的人数估计。前端直接使用预先训练好的VGG16神经网络， 输出图像的大小为原始输入图像的1/8后端使用空洞卷积神经网络 在保持分辨率的同时扩大感知域， 生成高质量的人群分布密度图。空洞卷积定义一个二维的空洞卷积如下x(m,n)是长宽分别为M和N的输入图像信息，经过卷积核w(i,j)得到空洞卷积的输出y(m,n)，其中参数r表示空洞率。如果r=1则空洞卷积就
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2024-07-07 21:37:39
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终于到了在家躺着都是给国家做贡献的时候(手动捂脸)，对人员密集场所的监控和自动报警也算是对疫情的一份贡献吧，哈哈！项目地址：https://github.com/zzubqh/CrowdCount，如果你感觉有点用就帮忙点个start吧 ?概述和生成人群密度图基于MSCNN的人群密度估计：概述和生成人群密度图数据集制作和数据生成器密度等级分类网络MSCNN的训练和预测人群密度估计算法传统的人群计数
环境搭建数据收集与处理模型训练系统实现用户界面设计本文详细介绍了如何构建一个基于深度学习的人群密度检测系统，从环境搭建、数据收集与处理、模型训练、系统实现到用户界面设计。通过简单的步骤和代码示例，可以实现自己的检测系统。这不仅可以应用于安全监控，还可以为公共安全管理和大型活动控制提供有力支持
原创
2024-08-13 16:24:44
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行业概况人脸识别定义人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。 主流的生物识别方式有：指纹识别、虹膜识别、语音识别、静脉识别和人脸识别。 人脸识别主要包括：图像采集、人脸检测、预处理、人脸特征点提取和人脸匹配等流程。 人脸识别的优势：具有非接触性、非侵扰性、硬件基础完善和采集快捷便利、可拓展性好。人脸识别市场规模全球人脸识别市场渗透率快速攀升，产业正进入增长快车道，2020年全
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2024-04-22 14:28:00
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yolov5deepsortfastreid前言基于YOLOv5和DeepSort的目标跟踪 介绍过针对行人的检测与跟踪。本文介绍另一个项目，结合 FastReid 来实现行人的检测、跟踪和重识别。项目地址: https://github.com/zengwb-lx/Yolov5-Deepsort-Fastreid，作者给出的2个主要实例，也是非常的实用，包括行人流量的统计、人群中特定目标的查找与
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2024-03-29 23:05:03
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01、问题描述为理解高斯混合模型解决聚类问题的原理，本实例采用三个一元高斯函数混合构成原始数据，再采用GMM来聚类。1) 数据三个一元高斯组件函数可以采用均值和协方差表示如表1所示： ▍表1 三个一元高斯组件函数的均值和协方差每个高斯组件函数分配不同的权重，其中1号组件权重为30%, 2号组件权重为50%，3号组件权重为20%，随机生成1000个样本数据。2) 可视化为
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2024-01-21 04:26:13
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在现代的城市管理和安全保障中，识别和分析人群密度是一个至关重要的任务。尤其在公共场合，如商场、车站等场所，随时监测人群的状态可以帮助及时响应突发事件。AnyLogic是一个强大的仿真工具，通过结合Java语言，我们可以有效地识别和分析人群密度。接下来将详细介绍这一过程。
### 适用场景分析
在许多实际场景中，如大型活动、交通枢纽或灾害应急处理，人群密度监测及分析能够提供实时数据支持，为决策提
算法介绍R-CNN算法由rbg大神在2014年提出，在此之前，传统的目标检测算法还存在性能和速度上的巨大瓶颈，而R-CNN的提出无疑在性能和速度上都对传统目标检测算法是一个很大的提升。尽管R-CNN在算法框架和模型上仍然类似于传统目标检测算法，但是它的突破点就在于利用CNN卷积网络提取深度特征，区别于传统算法中的类似于颜色、纹理等低层次特征。主要步骤接下来，我们来看下R-CNN是如何使用CNN特征
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2024-10-11 12:40:53
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介绍近年来，随着人口的快速增长，群体计数在视频监控、交通管制和体育赛事等方面得到了广泛应用。早期的研究工作通过检测身体或头部来估计人群数量，而其他一些方法则学习从局部或全局的特征到实际数量的映射关系来估计数量。最近，群体计数问题被公式化为人群密度图的回归，然后通过对密度图的值进行求和以得到图像中人群的数量。随着深度学习技术的成功，研究人员采用卷积神经网络（CNN）生成准确的群体密度图，并能获得比传
原创
2021-03-31 10:22:30
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b站官方视频的合集部分已经都学习完了，剩下的就是单一的视频。每天看一点，更在其他栏目中。内容摘要2020新版功能密度绘图2019版新功能查看数据，数据高亮显示2019新版app功能交互创建图表（graph maker）快速改变图形格式（Theme Preview）密度绘图官方视频链接 此功能是2020新增的功能（点密度图）用于处理大量数据（百万个数据）绘制散点图。 我使用matlab的rand函数
随着社群运营的发展，越来越多的企业也在逐渐搭建自己的社群，希望可以更多频次的去触达客户，从而达到品牌推广、销售转化等目标。 我们根据社群运营的实际经验，进行了总结，接下来和大家进行分享。 一、为什么要做社群？ 1.避免用户流失，加强用户关系 搭建社群，可以把客户汇聚到自己的客户池，形成用户沉淀，将弱关系转变为强关系，大大降低用户流失率。 2.提高复购频次 通过社群，可以给用户打上标签，分层运营，有
