MSCNN（主要解决多尺度同时存在时的检索问题）:1.针对多尺度问题: 由于卷积网络中不同层得到的特征不同，就对不同的特征层加以利用。例如，Conv4-3的底层，一些细节特征会更加清楚可以用来进行小目标的检测；而高层Conv5-3层，对于大目标的检测效果更好可以用来进行大目标检测，对于不同的层设计不同尺度的目标检测器，完成多尺度下的检测问题。2.针对速度问题 使用特征图的上采样来代替输入图像的
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2024-02-26 09:47:49
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一、 实验目的应用M/M/1队列编程思想，模拟超市收银排队等待的过程，熟悉离散事件推进方式、队列建立和提取方式。二、 数学模型1、 首先确定模型框架，即核心是创建一根事件轴和一支队列。先判定事件轴是否忙碌，是就根据时间先后顺序让顾客进入队列，否则推进事件构建时序推进的离散事件仿真模型，此处编写代码采用基于活动的方法推进仿真时钟，使用固定时间间隔和基于规则的方法来决定是否开始一个活动，在每到一个固定
主要摘自百度Wi-Fi 6（原称：802.11.ax）即第六代无线网络技术，是Wi-Fi标准的名称。是Wi-Fi联盟创建于IEEE 802.11标准的无线局域网技术。Wi-Fi 6将允许与多达8个设备通信，最高速率可达9.6Gbps。发展历史编辑2019年9月16日，Wi-Fi联盟宣布启动Wi-Fi 6认证计划，该计划旨在使采用下一代802.11ax Wi-Fi无线通信技术的设备达到既定标准。Wi
该方法是目前为止最新的一篇进行人群密度估计的论文，CrowdNet: A Deep Convolutional Network for DenseCrowd Counting。简单的说，就是通过提取待检测图片的特征图（能量图，密度图）来进行积分，从而做出人数的估计。如果是传统的机器学习方法，无非就是堆一些不同核的高斯滤波器，然后得出最后的特征图，但是这样的手工滤波器，可能会将图片中所有的ROI都检
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
记录一下学习笔记卷积层卷积的作用是提取特征，因此卷积核也叫滤波器。每个卷积核可以生成一个通道，多个卷积核可以发现不同角度的特征，多个卷积层可以捕捉更全局的特征。卷积的具体实现形式如图所示：这里的卷积核为{(1 0 1),(0 1 0),(1 0 1)}池化层池化的作用是保留特征，可以使得模型更加关注某些特征是否存在，忽略这些特征具体的位置，降低对位置的敏感度；并且，池化减小了数据大小，可降低后续的
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2024-02-22 23:14:25
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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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作者 | 陆昱博士 追一科技 今天和大家分享的主题是基于文本和语音的双模态情感分析。大家可能会从自然语言处理的角度认为情感分析已经做得比较成熟了，缺少进一步研究的方向。此外，从多模态角度来讲，大家可能会好奇为何使用文本+语音的方法来解决情感分析的问题。本次分享希望能和大家就上述疑问进行探讨。今天的介绍会围绕下面四点展开：文本+语音双模态情感分析概述MSCNN-SPU模型论文介绍
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2024-01-30 20:51:31
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