| 基于多尺度特征融合的抗背景干扰人群计数网络 |
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| 作者姓名： | 余鹰 李剑飞 钱进 蔡震 朱志亮 |
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| 作者单位： | 华东交通大学软件学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（No.62163016,62066014）；;江西省自然科学基金项目（No.20212ACB202001,20202BABL202018）；;江西省教育厅研究生创新基金项目（No.YC2019-S252）资助~~； |
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| 摘 要： | 随着计算机视觉和人工智能相关技术的快速发展，基于智能视频分析的人群计数算法取得长足进步，但在计数准确性和算法鲁棒性上还有很大的提升空间.针对复杂场景人群计数任务中存在的目标多尺度及背景干扰等问题，文中提出基于多尺度特征融合的抗背景干扰人群计数网络(Anti-Background Interference Crowd Counting Network Based on Multi-scale Feature Fusion, AntiNet-MFF).在U-Net网络架构基础上融入多层次特征分割提取模块，借助深度学习强大的表征能力提取人群多尺度特征.同时，为了提升计数模型对人群区域的关注度，减少背景噪声干扰，在解码阶段生成背景分割注意力图，作为注意力引导计数模型聚焦人头区域，提升人群分布密度图的质量.在多个典型人群计数数据集上的实验表明，AntiNet-MFF在准确性和鲁棒性上都取得良好效果.
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| 关 键 词： | 人群计数 人群密度估计 背景分割 多尺度特征 注意力机制 |
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