【摘 要】
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密集人群计数是计算机视觉领域的一个经典问题,仍然受制于尺度不均匀、噪声和遮挡等因素的影响.该文提出一种基于新型多尺度注意力机制的密集人群计数方法.深度网络包括主干网络、特征提取网络和特征融合网络.其中,特征提取网络包括特征支路和注意力支路,采用由并行卷积核函数组成的新型多尺度模块,能够更好地获取不同尺度下的人群特征,以适应密集人群分布的尺度不均匀特性;特征融合网络利用注意力融合模块对特征提取网络的输出特征进行增强,实现了注意力特征与图像特征的有效融合,提高了计数精度.在Shang-haiTech,?UCF
【机 构】
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山东师范大学物理与电子科学学院 济南 250358;山东大学信息科学与工程学院 青岛 266237;青岛科技大学信息科学技术学院 青岛 266061;山东师范大学信息科学与工程学院 济南 250358
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密集人群计数是计算机视觉领域的一个经典问题,仍然受制于尺度不均匀、噪声和遮挡等因素的影响.该文提出一种基于新型多尺度注意力机制的密集人群计数方法.深度网络包括主干网络、特征提取网络和特征融合网络.其中,特征提取网络包括特征支路和注意力支路,采用由并行卷积核函数组成的新型多尺度模块,能够更好地获取不同尺度下的人群特征,以适应密集人群分布的尺度不均匀特性;特征融合网络利用注意力融合模块对特征提取网络的输出特征进行增强,实现了注意力特征与图像特征的有效融合,提高了计数精度.在Shang-haiTech,?UCF_CC_50,?Mall和UCSD等公开数据集的实验表明,提出的方法在MAE和MSE两项指标上均优于现有方法.
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