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基于注意力机制的人群计数方法
文献摘要：
为准确预测固定场景中的人群计数,在人群分析领域,采用一种融合注意力机制的卷积神经网络(CNN)进行人群计数,该模块结合空间域注意力和通道域注意力,空间域注意力可以编码整个图像的像素级上下文信息,以更准确地表达像素级别的密度图,而通道域注意力可以在不同的通道中提取更多的区分特征使网络显著表达人群的局部区域,并在多个公开数据集上进行测试.结果 表明:基于注意力机制的人群计数方法可以准确地估计拥挤场景中的人群数量,在平均完全误差和均方误差上均优于CSRNet.
文献关键词：
注意力机制;人群计数;空间域注意力;通道域注意力;密度图
中图分类号：
作者姓名：
吴思;张旭光;方银锋
作者机构：
杭州电子科技大学通信工程学院,浙江杭州310018
文献出处：
引用格式：
[1]吴思;张旭光;方银锋-.基于注意力机制的人群计数方法)[J].中国安全科学学报,2022(01):127-134
A类：
B类：
注意力机制,人群计数,准确预测,行人群,空间域注意力,通道域注意力,像素级,上下文信息,密度图,分特征,达人,局部区域,公开数据集,拥挤场景,均方误差,CSRNet
AB值：
0.276445
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