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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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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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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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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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
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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2021-10-26 13:47:33
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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
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
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
人口金字塔是按人口年龄和性别表示人口分布的特种塔状条形图，是形象地表示某一人口的年龄和性别构成的图形。人口金字塔图，以图形来呈现人口年龄和性别的分布情形，以年龄为纵轴，以人口数为横轴，按左侧为男、右侧为女绘制图形，其形状如金字塔。金字塔底部代表低年龄组人口，金字塔上部代表高年龄组人口。人口金字塔图反映了过去人口的情况，目前人口的结构，以及今后人口可能出现的趋势。人口金字塔可分为三种类型：年轻型、成
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2023-09-11 12:07:05
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#直方密度曲线图
#就是直方图与密度图的结合，将两图放入到同一个图形，就可以分析出直方图与密度图传达的信息
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#如果用jupyter notebook则需要这行代码让你的图像显示
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2023-07-04 13:39:31
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上部分介绍了pie以及kdeplot、distplot、jointplot、pairplot的用法分别绘制出数据的饼图、核密度分布图、柱状图、散点图、以及用jointplot绘制组合图。下面开始总结（散点图（二维，三维），折线图，（并列，叠加）柱状图，三维曲面图，箱线图的画法）：（一）散点图：(relplot, scatterplot)'''
seaborn.relplot(x=None, y=N
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2023-09-11 21:19:19
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oak深度相机入门教程-密度图进行人群计数
原创
2023-02-25 00:17:45
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RFM模型 - 客户型关系管理
用户分类(RFM模型)：对比分析不同用户群体在时间、地区等维度下交易量，用户交易金额指标，并根据分析结果提出优化建议
#R：最近一次消费时间（最近一次消费时间到参考时间的长度）；
#F：消费的频次（单位时间内消费了多少次）；
#M：消费的金额（单位时间内总消费金额）。
第一步：明确问题
#1.对数据进行描述性统计
#2.用户分类(RFM模型)：对比分析不同
文章目录0 前言2 用户画像分析概述2.1 用户画像构建的相关技术2.2 标签体系2.3 标签优先级3 实站 - 百货商场用户画像描述与价值分析3.1 数据格式3.2 数据预处理3.3 会员年龄构成3.4 订单占比 消费画像3.5 季度偏好画像3.6 会员用户画像与特征3.6.1 构建会员用户业务特征标签3.6.2 会员用户词云分析4 最后 0 前言Hi，大家好，这里是丹成学长，今天做一个电商销
# 用 Python 实现“密度”的计算
在数据分析和科学计算中，密度是一个常见的概念。在这里，我将教你如何用 Python 计算给定数据的密度。我们将按照一定的流程进行，并提供每一步所需的代码和注释。下面是整个流程的概述：
## 流程概述
我们将按照以下步骤来实现密度计算：
| 步骤 | 描述 |
| ----
直方图、密度图import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#plt.hist(x, bins=10, range=None, normed=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None,
#histtyp
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2023-08-10 10:09:30
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