JavaShuo
欄目
標籤
《Crowd Counting via Adversarial Cross-Scale Consistency Pursuit》解讀
時間 2020-12-30
欄目
CSS
简体版
原文
原文鏈接
使用的方法 使用了一個U-net的生成網絡來設計生成密度圖; 採用了一種對抗損失,將solution 映射到真實子空間內,從而減少了密度圖估計的模糊效果; 另外,設計了一種新的一種,一致性調節方式,使得人羣的總和,可以從小的圖片中計算出來,再和全局圖片來對比,使得數量一致; 最後這裏是通過聯合訓練,通過兩者的合作來提高密度估計性能。 以往的缺點: 以往的人羣記數是通過不同的卷積核來衡量大小 因此只
>>阅读原文<<
相關文章
1.
《Crowd Counting via Adversarial Cross-Scale Consistency Pursuit》解讀
2.
論文解讀《Crowd Counting via Multi-layer Regression》ACM-MM2019
3.
Segmentation Guided Attention Network for Crowd Counting via Curriculum Learning
4.
Crowd Counting(人羣計數)
5.
【論文筆記】Semi-Supervised Crowd Counting via Self-Training on Surrogate Tasks
6.
Crowd Counting----ADCrowdNet(CVPR-2019)
7.
crowd counting 綜述分析
8.
人羣計數:Single-Image Crowd Counting via Multi-Column Convolutional Neural Network(CVPR2016)
9.
論文理解《Body Structure Aware Deep Crowd Counting》
10.
人羣密度估計--Crowd Counting Via Scale-adaptive Convolutional Nerual Network
更多相關文章...
•
RSS 閱讀器
-
RSS 教程
•
SQLite Explain(解釋)
-
SQLite教程
•
JDK13 GA發佈:5大特性解讀
•
Scala 中文亂碼解決
相關標籤/搜索
adversarial
pursuit
consistency
counting
crowd
解讀
338.counting
閱讀理解
源碼解讀
最全解讀
CSS
Spring教程
MyBatis教程
NoSQL教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
《給初學者的Windows Vista的補遺手冊》之074
2.
CentoOS7.5下編譯suricata-5.0.3及簡單使用
3.
快速搭建網站
4.
使用u^2net打造屬於自己的remove-the-background
5.
3.1.7 spark體系之分佈式計算-scala編程-scala中模式匹配match
6.
小Demo大知識-通過控制Button移動來學習Android座標
7.
maya檢查和刪除多重面
8.
Java大數據:大數據開發必須掌握的四種數據庫
9.
強烈推薦幾款IDEA插件,12款小白神器
10.
數字孿生體技術白皮書 附下載地址
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
《Crowd Counting via Adversarial Cross-Scale Consistency Pursuit》解讀
2.
論文解讀《Crowd Counting via Multi-layer Regression》ACM-MM2019
3.
Segmentation Guided Attention Network for Crowd Counting via Curriculum Learning
4.
Crowd Counting(人羣計數)
5.
【論文筆記】Semi-Supervised Crowd Counting via Self-Training on Surrogate Tasks
6.
Crowd Counting----ADCrowdNet(CVPR-2019)
7.
crowd counting 綜述分析
8.
人羣計數:Single-Image Crowd Counting via Multi-Column Convolutional Neural Network(CVPR2016)
9.
論文理解《Body Structure Aware Deep Crowd Counting》
10.
人羣密度估計--Crowd Counting Via Scale-adaptive Convolutional Nerual Network
>>更多相關文章<<