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PaddlePaddle-CrowdNet:基于PaddlePaddle实现的人流密度识别模型CrowdNet
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2021-05-11
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前言 CrowdNet模型是2016年提出的人流密度估计模型,论文为《CrowdNet: A Deep Convolutional Network for DenseCrowd Counting》,CrowdNet模型主要有深层卷积神经网络和浅层卷积神经组成,通过输入原始图像和高斯滤波器得到的密度图进行训练,最终得到的模型估计图像中的行人的数量。当然这不仅仅可以用于人流密度估计,理论上其他的动物等等的密度估计应该也可以。 本项目开发环境为: Windows 10 Python 3.7 PaddlePaddle 2.0.0a0 CrowdNet模型实现 以下是CrowdNet模型的结构图,从结构图中可以看出,CrowdNet模型是深层卷积网络(Deep Network)和浅层卷积网络(Shallow Network)组成,两组网络通过拼接成一个网络,接着输入到一个卷积核数量和大小都是1的卷积
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PaddlePaddle-CrowdNet-master.zip (9个子文件)
PaddlePaddle-CrowdNet-master
train.py 3KB
reader.py 4KB
model.py 3KB
infer.py 2KB
LICENSE 11KB
README.md 13KB
data
README.md 210B
create_list.py 2KB
.gitignore 122B
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王奥雷
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