典型文献
基于多尺度特征融合的抗背景干扰人群计数网络
文献摘要：
随着计算机视觉和人工智能相关技术的快速发展,基于智能视频分析的人群计数算法取得长足进步,但在计数准确性和算法鲁棒性上还有很大的提升空间.针对复杂场景人群计数任务中存在的目标多尺度及背景干扰等问题,文中提出基于多尺度特征融合的抗背景干扰人群计数网络(Anti-Background Interference Crowd Counting Network Based on Multi-scale Feature Fusion,AntiNet-MFF).在U-Net网络架构基础上融入多层次特征分割提取模块,借助深度学习强大的表征能力提取人群多尺度特征.同时,为了提升计数模型对人群区域的关注度,减少背景噪声干扰,在解码阶段生成背景分割注意力图,作为注意力引导计数模型聚焦人头区域,提升人群分布密度图的质量.在多个典型人群计数数据集上的实验表明,AntiNet-MFF在准确性和鲁棒性上都取得良好效果.
文献关键词：
人群计数;人群密度估计;背景分割;多尺度特征;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
余鹰;李剑飞;钱进;蔡震;朱志亮
作者机构：
华东交通大学 软件学院 南昌 330013
文献出处：
引用格式：
[1]余鹰;李剑飞;钱进;蔡震;朱志亮-.基于多尺度特征融合的抗背景干扰人群计数网络)[J].模式识别与人工智能,2022(10):915-927
A类：
AntiNet
B类：
多尺度特征融合,背景干扰,扰人,人群计数,计算机视觉,智能视频分析,数算,长足进步,和算,提升空间,复杂场景,目标多尺度,Background,Interference,Crowd,Counting,Network,Based,Multi,scale,Feature,Fusion,MFF,网络架构,多层次特征,特征分割,取模,表征能力,计数模型,少背,背景噪声,噪声干扰,解码,生成背景,背景分割,分割注意力,注意力图,人头,人群分布,分布密度,密度图,数数,良好效果,人群密度估计,注意力机制
AB值：
0.441418
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