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. 从图中可观察到,MCNN实际的下采样系数为4,因此网络输出的密度图也是原图宽高的1/4,在制作…

人群计数的方法分为传统的视频和图像人群计数算法以及基于深度学习的人群计数算法,深度学习方法由于能够方便高效地提取高层特征而获得优越的性能是传统方法无法比拟的.本文简单了秒速了近几年,基于单张图像利用CNN估计人群密度图和计数的方法. 传统的人群计数方法 传统的人群计数方法可以分为两类,基于检测的方法和基于回归的方法. 基于检测的方法 早期的计数方法主要是基于检测的方法,使用一个滑动窗口来检测场景中的人群,并统计人数. 基于检测的方法可以分为两类: 基于整体的检测,训练一个分类器,利用从行人全身提…

在作热度图的时候我们经常需要将热度图调整透明度后叠加在原图上达到更好的展示效果.比如检测人气密度的热度图: (来自sensetime) 一般作图的时候会第一时间想到matplotlib,因为可以很方便作几乎任何图图,但是最近发现用opencv也很容易执行这个操作. 1. 获取人群密度 输入一张图片我们首先需要获取里面有多少人以及每个人所在的位置信息.这个工作比较复杂,这里不展开讲了,不过提一下集中模式:一种是人群密度不高的场景,可以利用行人检测识别图片中的人及其所在位置,这个方法有很多了,像MT…

论文原文 https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Zhang_Single-Image_Crowd_Counting_CVPR_2016_paper.pdf 人群计数领域目前的研究进展 复现过程: 首先当然是准备数据集,我没有用论文作者的shanghaitech数据集,准备了malldataset数据集,反正都是大同小异啦.这篇文章的label有一点区别的就是它不是像很多分类的问题一样是0 1 啥的,而是…

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 Avrg Pool 对于整体特征描述较好,两个网络通过一个 concat 进行连接,然后1*…

CVPR2019目标检测方法进展综述 置顶 2019年03月20日 14:14:04 SIGAI_csdn 阅读数 5869更多 分类专栏: 机器学习 人工智能 AI SIGAI   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/SIGAI_CSDN/article/details/88687747 SIGAI特约作者 陈泰红研究方向:机器学习.图像处理 目标检测是很多计算机视觉应用的基…

1.问题动机 图1.飞机发动机检测例子 对飞机引擎的例子,如果选取了两个特征x1热量产生度,x2震动强度.并得到如下的图,如果有一个新的引擎来检测其是否正常,x_test,那么此时如果点落在和其他点正常内,那么就显示是正常,不需要进一步的检测,但是如果在右下角绿色的,那么就是异常的,需要进一步地检测. 图1.密度检测 更一般地建立模型,当x_test输入时,若概率<阈值ε,那么就被设置为异常:否则设置为正常.如图来看,中心部分的概率大,四周部分概率小. 图2.异常检测的应用 异常检测最常见的应用…

本博文主要是CVPR2016的<Single-Image Crowd Counting via Multi-Column Convolutional Neural Network>这篇文章的阅读笔记,以及对人群计数领域做一个简要介绍. Abstract 这篇论文开发了一种可以从一个单幅的图像中准确地估计任意人群密度和任意角度的人群数目.文章提出了一种简单有效的的多列卷积神经网络结构(MCNN)将图像映射到其人群密度图上.该方法允许输入任意尺寸或分辨率的图像,每列CNN学习得到的特征可以自适应由…

前言 我们居然又冲刺了·三 团队代码管理github 站立会议 队名:PMS 530雨勤(组长) 过去两天完成了哪些任务 一堆deadline截至前的两天,为了图形学和编译原理毅然决然地放弃冲刺 接下来的计划 加速冲刺以补回前两天落下的任务 还剩下哪些任务 有哪些困难 不敢有 有哪些收获和疑问 进一步了解OpenCV 311黄旭 过去两天完成了哪些任务 着手开始有关行人的相关分析代码的设计 接下来的计划 继续完善 还剩下哪些任务 有哪些困难 困难的话主要还是源于自己,技术不够过硬,实现起来比较难…

对于还没体验4G移动通信魅力的国内的移动通信用户而言,5G也许还是镜中花,雾中月:但对于科研界而言,5G研究已经启程,三星电子5月份宣布,率先开发出了首个基于5G核心技术的移动传输网络,实现每秒1Gbps的数据传输速率. 究竟什么是5G,它的核心是什么?关键技术的研究方向包括哪些?它会给我们的生活带来怎样的变化? 5G的核心在于网络融合 我们知道,1G主要解决语音通信的问题;2G可支持窄带的分组数据通信,最高理论速率为236kbps;3G在2G的基础上,发展了诸如图像.音乐.视频流的高带宽多媒体…