典型文献
SGNet:融合多特征的密集人群计数网络
文献摘要：
为解决密集人群计数任务中多列卷积核独立训练的限制及缺少针对性优化的问题,提出融合多尺度特征的密集人群计数算法SGNet.通过设计一种围绕相同感受野SRF(same receptive field)的特征融合方法,达到强化不同特征列之间的关联性,获得更多的特征细节和特征信息的目的;融合网格赢家通吃GWTA(grid winner-take-all)的思想设计损失函数,通过计算区域损失值着重优化重要特征.实验结果表明,与基线模型相比SGNet在任一数据集上的检测效果均有一定程度的提升,验证了该模型具有较强的鲁棒性及可移植性.
文献关键词：
密集人群;人数估计;密度图生成;相同感受野;网格赢家通吃
中图分类号：
作者姓名：
韩晶;王希畅;吕学强;张凯
作者机构：
北京信息科技大学 网络文化与数字传播北京市重点实验室,北京 100101;首都师范大学 中国语言智能研究中心,北京 100089
文献出处：
引用格式：
[1]韩晶;王希畅;吕学强;张凯-.SGNet:融合多特征的密集人群计数网络)[J].计算机工程与设计,2022(11):3001-3007
A类：
SGNet,相同感受野,网格赢家通吃,GWTA,密度图生成
B类：
多特征,密集人群,人群计数,多列,卷积核,多尺度特征,数算,SRF,same,receptive,field,特征融合,融合方法,特征信息,grid,winner,take,all,损失函数,区域损失,损失值,基线模型,任一,一数,检测效果,可移植性,人数估计
AB值：
0.354194
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