典型文献
DNeStCount:数据相关的拆分注意力机制的编码器-解码器结构的人群计数方法
文献摘要：
人群数量估计是人群管理系统的关键,对于预防踩踏事故和引导人群至关重要,已成为一个日益重要的任务和具有挑战性的研究方向.本文提出一种数据相关的拆分注意力机制的编码器-解码器结构的人群计数方法,称为DNeSt-Count.为应对视频监控的尺度变化和透视失真的挑战,将更密集的空洞采样比率应用到密集空洞空间金字塔池化模块DASPP设计中.为提升密度图估计的准确性,将可学习的、数据相关的上采样方法DUpsampling应用到特征聚合模块DFA设计中.为弥补欧几里德损失可能存在对离群值敏感、训练不稳定等缺点,采用Smooth L1损失设计损失函数.在具有挑战性的数据集上进行的实验和分析表明,本文提出的人群计数方法DNeStCount与其他主流方法相比更具有竞争力.
文献关键词：
人群计数;编码器-解码器结构;拆分注意力机制;密集空洞空间金字塔池化;数据相关上采样;Smooth L1损失
中图分类号：
作者姓名：
孟晓龙
作者机构：
上海师范大学旅游学院,上海 201418;上海旅游高等专科学校计算机教研室,上海 201418
文献出处：
引用格式：
[1]孟晓龙-.DNeStCount:数据相关的拆分注意力机制的编码器-解码器结构的人群计数方法)[J].计算机与现代化,2022(09):68-77
A类：
DNeStCount,拆分注意力机制,DNeSt,DASPP,DUpsampling,数据相关上采样
B类：
编码器,解码器,人群计数,人群管理,踩踏事故,引导人,对视,视频监控,尺度变化,失真,密集空洞空间金字塔池化,空洞空间金字塔池化模块,密度图,可学,采样方法,特征聚合,DFA,欧几里德,离群值,Smooth,L1,损失函数,主流方法
AB值：
0.211761
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