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【2h】

An Automatic Scale-Adaptive Approach With Attention Mechanism-Based Crowd Spatial Information for Crowd Counting

机译：一种自动规模适应性方法，对人群计数的关注机制人群空间信息

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Weihang Kong; He Li; Guanglong Xing; Fengda Zhao;
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年度 2019
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1. Crowd counting via scale-adaptive convolutional neural network in extremely dense crowd images [J] . Ran Yan, Shengrong Gong, Shan Zhong International Journal of Computer Applications in Technology . 2019,第4期

机译：人群通过尺度适应性卷积神经网络计数极度密集的人群图像
2. Spatial attention alleviates temporal crowding, but neither temporal nor spatial uncertainty are necessary for the emergence of temporal crowding [J] . Shira Tkacz-Domb, Yaffa Yeshurun Journal of vision . 2017,第3期

机译：空间注意力减轻了时间上的拥挤，但是时间上和空间上的不确定性对于出现时间上的拥挤都没有必要
3. Crowd counting with crowd attention convolutional neural network [J] . Neurocomputing . 2020,第Mara21期

机译：用人群注意力卷积神经网络进行人群计数
4. Weakly Supervised Crowd-Wise Attention For Robust Crowd Counting [C] . Xiyu Kong, Muming Zhao, Hao Zhou, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing . 2020

机译：缺乏监督的明智人群关注稳健的人群计数
5. Neural dynamics of object-based multifocal visual spatial attention and priming: Object cueing, useful-field-of-view, and crowding. [D] . Foley, Nicholas C. 2011

机译：基于对象的多焦点视觉空间注意和引发的神经动力学：对象提示，有用视野和拥挤。
6. Crowding alters the spatial distribution of attention modulation in human primary visual cortex [O] . Fang Fang, Sheng He -1

机译：拥挤改变了人类主要视觉皮层中注意调节的空间分布
7. Crowd counting via scale-adaptive convolutional neural network [O] . Zhang, Lu, Shi, Miaojing, Chen, Qiaobo 2017

机译：通过尺度自适应卷积神经网络进行人群计数

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