静态图像中采用混合卷积结构进行人群密度估计

摘要

cqvip:提出了一种混合卷积神经网络用于人群数量的感知计算,在高度密集的场景中可以准确地预测人群密度图。模型仅由两个部分组成:前端为扩张卷积神经网络提取二维特征;后端采用分数步长卷积神经网络降低下采样中的信息损失。为了验证和分析算法性能,模型设计基于当前较为流行的Shanghai Tech数据集,使用回归问题的评价指标,即平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)作为评估算法性能的标准。在Shanghai Tech(MAE=100.8)、UCF_CC_50(MAE=305.3)与WorldExpo’10数据集上进行测试,实验表明模型在密集场景下较以往的方法有效降低了MAE和MSE,提高了密集人群计数的准确率。