| 基于卷积神经网络的人群计数研究 |
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| 引用本文： | 袁烨,吴震宇,江先志. 基于卷积神经网络的人群计数研究[J]. 成组技术与生产现代化, 2017, 34(2). DOI: 10.3969/j.issn.1006-3269.2017.02.011 |
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| 作者姓名： | 袁烨 吴震宇 江先志 |
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| 作者单位： | 浙江理工大学机械与自动控制学院,浙江 杭州,310018 |
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| 摘 要： | 针对卷积神经网络模型训练效率不高的问题,在人群计数方面提出了一种分块多列卷积神经网络构架,即将整幅图像分割成大小相等的3部分后分别进行训练.这样大大降低了单个模型数据的输入维度,训练效率有了很大的提升.针对数据准备阶段密度图不易生成的问题,提出了一种简化且有效的密度图生成方法.在公开数据集mall_dataset上对所提出的方法进行了验证,并与现在表现优秀的多列卷积神经网络(MCNN)方法做了对比.实验结果表明,本方法在保持计数准确率的基础上提高了模型的训练效率.
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| 关 键 词： | 人群计数 卷积神经网络 密度图 |
Research on Crowd Counting via DeepConvolution Neural Networks |
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| YUAN Ye,WU Zhen-yu,JIANG Xian-zhi. Research on Crowd Counting via DeepConvolution Neural Networks[J]. Group Technology & Production Modernization, 2017, 34(2). DOI: 10.3969/j.issn.1006-3269.2017.02.011 |
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| Authors: | YUAN Ye WU Zhen-yu JIANG Xian-zhi |
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| Abstract: | |
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