基于多尺度注意力的密集人群计数算法

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声明

第一章 绪 论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文主要工作

第二章 理论基础

2.1 深度学习

2.2 人群密度计数

2.3 Pytorch

3.1 标签生成

3.2 网络结构

3.2.1 主干网络

3.2.2 多尺度模块

3.2.3多尺度注意力模块

3.2.4密度估计模块

3.3 训练方法

第四章 实验结果

4.1 实验平台

4.1.1 硬件平台

4.1.2 软件环境配置

4.2 数据集简介

4.3 密集人群计数指标

4.3.1 MAE

4.3.2 MSE

4.4 实验结果

4.4.1 ShanghaiTech 数据集

4.4.2 UCF50 数据集

4.4.3 mall 数据集

第五章 总结和展望

参考文献

科研成果

致谢