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
1.介绍近年来CNN方法取得了很好的效果，使用不同大小滤波器的多尺度结构，来处理图片中的人像大小变化，其良好的效果说明多尺度表达很有价值。高分辨率密度图能包含更多信息。现有方法中有两个缺点。多列结构的多尺度表达，使用几个子网络提取特征，但是尺度多样性被子网络数目限制。另一方面大多方法使用了欧式距离损失函数，这就包含了像素之间互相独立的假设，导致生成图像模糊，CP-CNN方法使用了对抗损失，但是密度
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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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
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
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
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
Lending Club平台2012-2018年的贷款数据。
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2022-10-17 11:54:31
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导读：魅族UIP（用户洞察平台）通过对三方受众数据的汇聚、清洗、智能运算，构建了庞大的精准人群数据中心，提供丰富的用户画像数据以及实时场景识别能力。本文介绍了魅族用户洞察平台的功能和架构，还原建设过程中遇到的技术难点和解决方式。以用户洞察平台的目标定位为出发点，综合技术与业务需求的考量进行架构设计，用户洞察平台的功能包括人群管理、人群洞察分析、自定义标签、人群扩展、画像查询服务等。文章还介绍了画像
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
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2022-07-17 00:18:01
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2021-10-26 13:47:33
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简述整理下学生阶段（2016年-2019年）做的人群行为算法研究
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2023-04-04 21:31:08
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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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# 人脸识别数据集的Python实现指南
人脸识别技术在现代应用中越来越广泛，从安全监控到社交媒体，它都发挥着重要作用。对于刚入行的开发者来说，实现一个人脸识别数据集可能是一个挑战。本文将为你提供一个简单的指南，帮助你使用Python来创建和处理人脸识别数据集。
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首先，让我们通过一个流程表来了解整个实现过程：
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