code:https://github.com/dk-liang/TransCrowd摘要: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,我们希望开发仅依赖于计数级注释的弱监督计数方法,...
为了促进这一领域的未来研究,引入大规模的 RGBT 人群计数(RGBT-CC)基准,其中包含 2,030 对 RGB-热图像和138,389个标注的人。此外,为了促进多模态人群计数,提出一个跨模态协同表征学习框架,它由多个特定模态分支、一个模态共享分支和一个信息聚合-分配模块(IADM)组成,以充分捕捉不同模态的互补信息。 在RGBT-CC...
MCNN可以作为深度学习对人群计数任务的入门论文,虽然模型结构简单,时间久远,但是对于入门来说比较友好。在数据集,模型及ground-truth等各方面讲解较为清晰。但是当面对一篇很长很长的英文论文时,有些人还是心生畏惧。因此,我在学习的过程中人工的进行了论文翻译和个人理解,难免会有一些错误欢迎大家在评论区指正~❥有...
更新了C3F人群计数框架,完美支持Python3并将密度图处理改为在线生成,节省存储; 公开了针对人群计数专门设计的标注工具,能够有效应对尺度变化、多标漏标的现象。 更多公开的内容参见项目主页,包含了论文的历史版本、公开的数据集、样例代码、标注工具、实验结...
这篇论文考虑的是人群计数的问题。 目前公开的人群基数数据集规模都太小,不适合基于卷积神经网络的训练。这篇论文的贡献是一个一个大规模拥挤人群计数数据集NWPU-Crowd,包含了5109张图像,共标注了2133238个人。与其他数据集相比,新数据集包含各种光照场景,并具有目前该类问题的最大密度范围。除此之外,研究者还开放了...
变形器网络(Transformer)打破了传统 CNN 的有限感受野限制,其已被成功应用于包括人群计数在内的许多计算机视觉任务中,并且在诸多近期工作中都取得了较高的精度。然而,我们在实验中发现其中存在明显的注意力同质化现象。由于人群图像通常包含大量相似的人头...
技术标签: 人群计数这里统计了CVPR2020的文章:https://bbs.cvmart.net/topics/2751?from=groupmessage 1.CVPR2020_Attention Scaling for Crowd Counting 作者 | Xiaoheng Jiang, Li Zhang, Mingliang Xu, Tianzhu Zhang, Pei Lv, Bing Zhou... 查看原文 目标跟踪相关资源(含模型,最新论文,代码,牛人等) ...
商业分析商家可以通过人群计数和密度估计,分析顾客流量和消费习惯,优化经营策略。人群计数与密度估计的应用场景遮挡问题01人群中存在遮挡现象,导致计数和密度估计不准确。02动态场景人群流动和变化对计数和密度估计造成干扰。03数据标注成本训练深度学习模型需要大量标注数据,成本较高。当前研究的挑战与问题01保障公共安全准确...
汇纳科技取得人群计数专利，采用的超像素网络大幅降低了复杂度 金融界2023年11月28日消息，据国家知识产权局公告，汇纳科技股份有限公司取得一项名为“上下文感知嵌入的人群计数方法、系统、介质及电子设备“，授权公告号CN111062274B，申请日期为2019年12月。专利摘要显示，本发明提出一种上下文感知嵌入的人群计数方法、...
2.用于多视角人群计数的协同通信图卷积网络 Co-Communication Graph Convolutional Network for Multi-View Crowd Counting04-093.大型场景中通过监督视图贡献加权进行多视图人物检测 Multi-View People Detection in Large Scenes via Supervised View-Wise Contribution Weighting04-104.一种提升深度多视角行人检测的泛化性...