典型文献
基于残差密集连接与注意力融合的人群计数算法
文献摘要：
现有人群计数算法采用多列融合结构来解决单一图像的多尺度问题,但该处理方法不能有效利用低层特征信息,从而导致最终人群计数结果不准确.针对这一缺陷,文中提出一种基于残差密集连接与注意力融合的人群计数算法.该算法的前端利用改进VGG16网络提取低级特征信息.算法后端主分支基于残差密集连接结构,利用残差网络和密集网络结合方式捕获层与层间的特征信息,可高效捕获多尺度信息.侧分支通过引入注意力机制,生成对应尺度注意力图,有效区分特征图的背景和前景,降低了背景噪声的影响.采用3个主流公开数据集对该算法进行验证.实验结果表明,该算法计数有效且计数准确率优于其他算法.
文献关键词：
人群计数;残差密集;注意力;卷积神经网络;密度图;特征融合;多尺度;最近邻插值
中图分类号：
作者姓名：
沈宁静;袁健
作者机构：
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海200093
文献出处：
引用格式：
[1]沈宁静;袁健-.基于残差密集连接与注意力融合的人群计数算法)[J].电子科技,2022(06):6-12
A类：
B类：
残差密集连接,注意力融合,人群计数,数算,多列,尺度问题,该处,低层,特征信息,VGG16,低级,后端,密集连接结构,残差网络,密集网络,结合方式,多尺度信息,注意力机制,尺度注意力,注意力图,分特征,特征图,背景噪声,公开数据集,密度图,特征融合,最近邻插值
AB值：
0.339277
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