自然场景下的人数自动估计算法研究

目录

声明

摘要

1．1研究背景以及内容

1．2国内外研究现状

1．2．1基于检测的方法

1．2．2基于回归的方法

1．2．3基于深度学习的方法

1．3本文的组织结构

第2章间接人数估计法的误差分析

2．1密度图

2．2人数真实值的两种表示法

第3章基于卷积网络的人数统计算法

3．1多层神经网络的结构

3．2多层神经网络的工作机制

3．3反向传播算法

3．4卷积神经网络的特点

3．5 MIMSCNN网络结构模型

3．5．1类Inception模块

3．5．2多元输入多分支网络结构

第4章基于生成式对抗网络的人数统计算法

4．1判别式模型与生成式模型

4．2生成式对抗网络(GANs)的基本原理

4．3生成式对抗网络(GANs)的衍生模型

4．4 GANR网络结构模型

4．4．1网络结构概监

4．4．2网络结构细节

4．4．3子网络G

4．4．4子网络D

4．4．6子网络R

4．4．7优化算法

第5章实验以及实验结果分析

5．1数据集介绍

5．1．1 UCSD数据集介绍

5．1．2 MALL数据集介绍

5．2数据集增广

5．3真实值标注

5．4评价指标

5．5基于卷积网络的人数统计算法的实验验证

5．5．1在UCSD数据集上的验证

5．5．2在MALL数据集上的验证

5．6密度图对准确估计的影响

5．7密度图的缺失问题

5．8基于生成式对抗网络的人数统计算法的实验验证

5．8．1在UCSD数据集上的验证

5．8．2在MALL数据集上的验证

第6章总结与展望

参考文献

致谢

攻读学位期间取得的科研成果