科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对现有人群计数方法中大多采用卷积操作提取特征，空间多样性特征信息提取和传递能力不足的问题，提出一种Involution改进的单列深层人群计数网络。该网络以VGG-16为基本框架，引入Involution算子替代卷积操作，并辅以残差链接提高空间特征信息感知和传递能力；采用膨胀卷积保持分辨率的同时扩大感受野，丰富深度语义特征；利用联合损失函数监督网络训练，提高计数准确性和全局信息相关性。所提方法在公开数据集ShangHaiTech、UCF-QNRF以及UCF＿CC＿50上性能均较基线模型提升显著，并超越了诸多当前的先进算法。结果表明：所提人群计数方法具有较高的准确性和更好的鲁棒性。
- 单位
