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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
1
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。
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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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题名
结合单列多列神经网络的移动状态人群计数方法研究
1
作者
温宇健
郭士杰
机构
复旦大学工程与应用技术研究院
复旦大学智能机器人教育部工程研究中心
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第6期194-199,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFE0128700)
河北省重点研发计划项目(18211816D)。
文摘
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。
关键词
人群计数
深度学习
单列多列网络
注意力机制
Keywords
Crowd counting
Deep learning
Single and multiple column network
Attention mechanism
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合单列多列神经网络的移动状态人群计数方法研究
温宇健
郭士杰
《计算机应用与软件》
北大核心
2024
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