这里写自定义目录标题基于detection的人群计数方法基于regression counting的方法基于density map的方法 主要记录近几年基于Deep learning的密集人群计数的相关方法基于detection的人群计数方法主要通过对行人的detection，然后统计detection的个数。 使用范围：在行人较少时，且图像中行人较明显时。效果较好 限制：无论是anchor b
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2024-03-06 22:55:40
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DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，基于密度的抗噪聚类方法)。和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既可以适用于凸样本集，也可以适用于非凸样本集。 ##1. 密度聚类原理 DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程
code: https://github.com/tersekmatija/lwccIntroductionLWCC是一个轻量级的Python人群计
原创
2022-06-27 16:59:31
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交流讨论：qq群：901373769 本期我们迎来了编辑团队的新成员，来自复旦大学计算机的在读博士老田和电闪雷鸣。哈哈，邀请不到大牛，把大牛的学生挖过来也不错。本期他们将为我们介绍人群计数的相关技术和进展，欢迎感兴趣的朋友阅读 前言 ...
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2021-08-25 15:02:31
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# Python实现人群计数
在人群管理、交通流量控制、场馆安全等领域，人群计数是一项重要的任务。而使用计算机视觉技术实现人群计数，无疑是一种高效、准确的方法。本文将介绍如何使用Python实现人群计数，并给出相应的代码示例。
## 人群计数的原理
人群计数的原理主要基于计算机视觉技术中的目标检测和目标跟踪。首先，通过目标检测算法，我们可以识别出图像或视频中的每个人体目标。然后，通过目标跟踪
原创
2023-09-07 18:08:33
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Crowd Counting数据集汇总视频监控=video surveillancehttps://github.com/gjy3035/Awesome-Crowd-Counting/blob/master/src/Datasets.md进展 | 密集人群分布检测与计数 :https://www.sohu.com/a/338406719_823210Free-view2022_Pedestrian
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2024-08-27 09:55:48
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目录nm命令的基本使用什么是nm命令nm命令的常用参数举个栗子输出符号类型详解参考nm命令的基本使用什么是nm命令nm命令是linux下针对某些特定文件的分析工具，能够列出库文件（.a、.lib）、目标文件（*.o）、可执行文件的符号表。nm命令的常用参数-A 或 -o 或 --print-file-name：打印出每个符号属于的文件-a 或 --debug-syms：显示调试符号。-B：等同于–
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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AVSS 2017：CNN-based Cascaded Multi-task Learning of High-level Prior an
原创
2022-08-06 00:05:43
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易点评在实体瘤的治疗中微小残留病（Minimal Residual Disease, MRD）是指恶性肿瘤经过治疗后体内残留的微量肿瘤细胞的状态，是肿瘤复发的根源。MRD的水平一般比较低，需要用敏感性和特异性都非常高的方法来进行检测。因此准确的MRD检测是对患者进行个性化精准治疗的基础。目前，MRD检测技术发展迅猛，常用的检测手段众多，其中包括：针对基因突变的多重PCR；新型标志物的应用，比如甲基
在当今社会环境日益复杂的背景下，城市化进程如疾风骤雨般迅猛推进，全球人口数量持续攀升。在此形势下，各类公
定位目标人群的“样子”就是从你的目标客户群身上找共同的一些特征，如年龄，爱好，受教育程度，生活环境，经济收入等！通过这些特征我们可以快速在大千的网络世界中去找到他们，然后有针对性的去解决他们的痛点；话不多说，接下来我们上干货，先分享一个我自己总结的关于准确定位目标客户画像的流程图给大家：下面来解释一下上面的流程图：1. 提取产品优势和卖点首先我们要列出产品本身的主要优势和卖点。这里我们以减肥产品为
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2023-12-03 19:17:45
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主流的人群计数方法通常利用卷积神经网络（CNN）来回归密度图，需要点级的注释。然而，用一个点来注释每个人是一个昂贵而费力的过程。在测试阶段，不考虑点级注释来评估计数的准确性，这意味着点级注释是冗余的。因此，我们希望开发仅依
原创
2023-07-09 10:33:41
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点击下方“AI算法与图像处理”，一起进步！重磅干货，第一时间送达1.文章简介本次介绍的是一篇2021年发表的
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2022-01-06 16:27:35
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基于学习的编码（五）：MCNN本文介绍的算法来自JVET-P0489，是对基于学习的编码（三）：ACNNLF的改进。ACNNLF是在线（online）训练，而MCNN是离线（offline）训练。网络结构MCNN（Multiple CNN）是离线（offline）训练，可以使用更深的网络结构。上图是亮度分量的网络结构，可以看出该网络很深，有9个卷积层。 Inception layer都是3x3和5x5的32通道卷积。 Convolutional layer都是3x3.
原创
2021-07-09 15:26:15
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上一篇博文（）中我们介绍了NDVI-CAI像元三分模型，通过NDVI代表光合植被（PV）、CAI代表非光合植被（NPV）来构建了基于PV、NPV及BS的线性光谱混合模型，但事实上，还有很多光谱特征指数可以表征PV/NPV，比如有研究表明干枯燃料指数(Dead Fuel Index，DFI)与NPV呈极显著的线性关系，这也进一步的将该模型的应用范围从高光谱数据推广到多光谱数据。本文就针对上篇博文中提
前戏最近出了真的很多论文，各种SOTA。比如前天po的商汤等提出：统一多目标跟踪框架，今天po的人群计数（CrowdCounting），又称人群密度估计。下次应该会po一篇目标检测方向的SOTA论文。注意最新的论文，Amusi就不详细解读了（可能自己也不会）。更主要的是论文这玩意，还是要自己去品才有滋味。或许过两天，论文的作者团队会解读一番，对照着作者的解答来理解，这才原滋原味。正文《Scale-
原创
2021-01-29 19:18:11
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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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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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