面向密集人群计数的两列串行空洞卷积神经网络
提出了一种简称为DSDCNN的面向密集人群计数的两列串行空洞卷积神经网络.DSDCNN可以识别高度拥挤的场景,得到精确的人群估计数量和估计密度图.DSDCNN是由两列卷积神经网络构成,并通过使用空洞卷积,使得每列卷积具有不同大小视野域,可以输入不同尺寸和像素的图片,并通过空洞卷积代替了池化层.DSDCNN网络是由小卷积核滤波器构成,网络架构易于搭建和训练.实验结果表明,DSDCNN能够较精确得到人群计数和估计密度图,具有较好的平均绝对误差MAE.
人群计数、估计密度图、空洞卷积
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TP311(计算技术、计算机技术)
2019-02-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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