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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机器之心报道Transformer 近年来已成为视觉领域的新晋霸主，这个 NLP 领域的模型架构在 CV 领域有哪些具体应用？。Transformer 作为一种基于注意力的编码器 - 解码器架构，不仅彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，还在计算机视觉（CV）领域做出了一些开创性的工作。与卷积神经网络（CNN）相比，视觉 Transformer（ViT）依靠出色的建模能力，在 ImageNet
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2024-10-19 18:32:39
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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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由于复杂的注意力机制和模型设计，大多数现有的视觉 Transformer（ViT）在现实的工业部署场景中不能像卷积神经网络（CNN）那样高效地执行。这就带来了一个问题：视觉神经网络能否像 CNN 一样快速推断并像 ViT 一样强大？近期一些工作试图设计 CNN-Transformer 混合架构来解决这个问题，但这些工作的整体性能远不能令人满意。基于此，来自字节跳动的研究者提出了一种能在现实工业场景
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2024-08-11 09:09:26
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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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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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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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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
C# Onnx P2PNet 人群检测和计数
原创
2023-12-15 09:34:02
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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
上一次写了transition的内容，这次就写拼写很类似的另外一个属性transform好了……我英语差这件事就不要吐槽了，下面是正文，真的：transition是过渡，transform是变换。transform分为2D变换和3D变换，简直碉堡了，其实3D变换就是比2D变换多了1D，可以简单这么理解，具体是不是等下次说3D的时候再说，这次只说2D。在2D转换里我们可以实现斜切(skew)，缩放(
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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VIT视觉tansformer（一） transform介绍博主近期受到2021顶刊CVPR、ICCV等有关transformer的启发，考虑结合到自课题组的相关工作于是开始学习一下这个新的网络。 本总结参考知乎大佬深度眸，本系列通过介绍transformer的基本结构，结合VIT的相关成果如vision transformer和detr进行分析，目的在于快速初步入门。1.摘要 transform
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2024-02-18 20:41:33
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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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零.序言 css 3 的新特性，很多都停留在听说而非实际使用。transform， transition， translate 这三长得实在太像，刚开始的时候总是迷迷糊糊，分不清它们的功能。而最近新接入的项目以视觉效果为主，故也算是被动弄清基础含义。 translate 是 transform 的其中一个值，如同 auto 是 width 是其中的一个值一样。 一、trans
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2024-03-25 17:07:10
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Fit是对于数据进行拟合，所谓拟合，就是根据数据，计算获得数据里面的一些指标，比如均值，方差；下一步很多API都是需要这些参数来进行后续对数据的操作，比如下面要讲到的transform。 Transform，对于数据进行变形；常见的变形是标准化和归一化。标准化是需要均值和方差的，标准化本质上将数据进
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2018-09-30 13:15:00
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作者 | Miracle8070前言今天分享的论文是2017年谷歌团队发表的一篇论文，这是一篇非常经典的自然语言处理领域的文章，基于这篇文章，才有了最近非常火的bert， Albert等模型，有以下亮点：提出了一种Transformer的结构，这种结构呢，是完全依赖注意力机制来刻画输入和输出之间的全局依赖关系，而不使用递归运算的RNN网络了。这样的好处就是第一可以有效的防止RNN存在的梯
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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