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CSRNet: Dilated Convolutional Neural Networks for Understanding the Highly Congested Scenes Yuhong Li1,2, Xiaofan Zhang1, Deming Chen1 1University of Illinois at Urbana-Champaign 2Beijing University of Posts and Telecommunications {leeyh,xiaofan3,dchen}@illinois.edu Abstract We propose a network for...
[paper] [code] 背景 文中提出了一种用于识别高密度场景的网络模型 CSRNet,用于精确完成场景计数并生成高质量密度图像。CSRNet 由两部分构成:前半部分为卷积神经网络CNN,作为2D特征提取器,后半部分使用空洞卷积(Dilated Convolution)来增大感受野,并代替池化层。由于全卷积的结构,CSRNet很容易训练。文章在4个数据集上...
【摘要】 1.CSRnet网络结构 CSRnet网络模型主要分为前端和后端网络,采用剔除了全连接层的VGG-16作为CSRnet的前端网络,输出图像的大小为原始输入图像的1/8。卷积层的数量增加会导致输出的图像变小,从而增加生成密度图的难度。所以本文采用空洞卷积神经网络作为后端网络,在保持分辨率的同时扩大感知域, 生成高质量的人群分...
商标名称 CSRNET 国际分类 第35类-广告销售 商标状态 商标注册申请 申请/注册号 41234644 申请日期 2019-09-23 申请人名称(中文) 深圳验厂通科技有限公司 申请人名称(英文) - 申请人地址(中文) 广东省深圳市龙华区龙华街道清华社区和平路52号鸿华中心13层1306室 申请人地址(英文) - 初审公告期号 - 初审公告日...
CSRNet:DilatedConvolutionalNeuralNetworksforUnderstandingtheHighlyCongestedScenesCVPR2018针对复杂场景的拥挤场景理解我们提出了一个CSRNet网络,该网络主要包括两个部分,前端使用一个卷积网络用于 2D 特征提取,后端用一个dilatedCNN。该网络在几个常用的公开人群
3.1、CSRNet架构 使用了VGG-16的前十个层作为网络前端,该前端网络的输出尺寸是原始输入尺寸的1/8,空洞卷积作为后端。 1、空洞卷积: 空洞卷积层已经在分割任务中得到了证明,其准确性显着提高,并且它是替代池化层的一个很好的选择。尽管池化层(例如,最大和平均池)被广泛用于维持不变性和控制过度配合,但它们也大大...
CSRNet-keras CSRNet模型使用卷积神经网络将输入图像映射到其各自的密度图。 该模型不使用任何全连接层,因此输入图像的大小是可变的。 模型从大量不同的数据中学习,并且考虑到图像分辨率,没有信息丢失。 在预测时不需要重新、调整图像大小。 模型体系结构使得输入图像为(x,y,3),输出是尺寸(x / 8,y / 8,1)的...
Li Y , Zhang X , Chen D . CSRNet: Dilated Convolutional Neural Networks for Understanding the Highly Congested Scenes[J]. 2018. 主要观点: 1、MCNN的多列设计没有显著作用: 以前的拥挤场景分析工作主要基于multi-scale architectures。它们在该领域取得了很高的性能,但是当网络变得更深时,它们使用的设计也...
CSRnet网络模型主要分为前端和后端网络,采用剔除了全连接层的VGG-16作为CSRnet的前端网络,输出图像的大小为原始输入图像的1/8。卷积层的数量增加会导致输出的图像变小,从而增加生成密度图的难度。所以本文采用空洞卷积(Dilated Convolution)作为后端网络,在保持分辨率的同时增大感受野,代替池化层, 生成高质量的人群分布密度...