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结合单列多列神经网络的移动状态人群计数方法研究
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作者 温宇健 郭士杰 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第6期194-199,共6页
已有人群计数方法局限于对人群的全部进行计数,在仅对人群中的移动者进行计数时准确率较低,基于注意力的多阶段深度学习框架被提出以解决这一问题。通过注意力机制适应性地在单列和多列计数网络进行选择,结合单列网络的深层特征表示能... 已有人群计数方法局限于对人群的全部进行计数,在仅对人群中的移动者进行计数时准确率较低,基于注意力的多阶段深度学习框架被提出以解决这一问题。通过注意力机制适应性地在单列和多列计数网络进行选择,结合单列网络的深层特征表示能力和多列网络多尺度特征学习能力,有效提取人群中移动者的特征。实验结果表明,所提出的方法均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)皆低于已有人群计数方法,能够有效提高处于移动状态的人群的计数精度。 展开更多
关键词 人群计数 深度学习 单列多列网络 注意力机制
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