使用多尺度多任務(wù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行人群計(jì)數(shù)的資料說明
資料介紹
在智能監(jiān)控領(lǐng)域,實(shí)現(xiàn)人群計(jì)數(shù)具有重要價(jià)值,針對(duì)人群尺度不一、人群密度分布不均及遮擋等問題,提出一種多尺度多任務(wù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MMCNN)進(jìn)行人群計(jì)數(shù)的方法。首先提出一種新穎的自適應(yīng)人形核生成密度圖描述人群信息,消除人群遮擋影響;其次通過構(gòu)建多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決人群尺度不一問題,以多任務(wù)學(xué)習(xí)機(jī)制同時(shí)估計(jì)密度圖及人群密度等級(jí),解決人群分布不均問題;最后設(shè)計(jì)一種加權(quán)損失函數(shù),提高人群計(jì)數(shù)準(zhǔn)確率。在UCF_CC_50和World Expo‘10數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行了評(píng)估,驗(yàn)證了自適應(yīng)人形核的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:所提算法比Sindagi等的方法 (SINDAGI V A,PATEL V M. CNN-based cascaded multi-task learning of high-level prior and density estimation for crowd counting. Proceedings of the 2017 14th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance. Piscataway,NJ:IEEE,2017:1-6)在UCF_CC_50數(shù)據(jù)庫上平均絕對(duì)誤差(MAE)數(shù)值和均方誤差(MSE)數(shù)值分別降低約1. 7和45;與Zhang等的方法(ZHANG Y,ZHOU D,CHEN S,et al. Single-image crowd counting via multi-column convolutional neural network. Proceedings of the 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern
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