目录论文：AUnifiedMulti-scaleDeepConvolutionalNeuralNetworkforFastObjectDetection来源：ECCV2016MS-CNN是与SSD同年发表的一篇论文（稍晚于SSD）。相同点：都是采样多尺度特征预测，即直接把detectionhead接在同一骨干网络的不同特征层都采样用了anchor不同点：SSD是一阶段目标检测器，MS-CNN是两阶段目标检测...
MSCNN算法.MSCNN参考googlenet的inception结构而利用多尺度卷积核群，提取图像中丰富的人群密度信息，并使用全卷积网络直接得到人群密度图。.MSCNN主要的优点是提取多尺度特征、单列网络参数少且易于训练，具体思想与优点参考论文《MULTI-SCALECONVOLUTIONALNEURAL...
Keras实现基于MSCNN的人群计数对图片中的物体进行计数是一个非常常见的场景，尤其是对人群或者车辆计数，通过计数我们可以获得当前环境的流量与拥挤状况。现有的人群计数方法通常可以分为两类：基于检测的方法和基于回归的方法。
最新看篇關於多尺度下快速目標檢測的文,是UCSD大學的SVCL實驗室和IBM研究院一起研究的結果。其代碼已經開源到GitHub,鏈接為:https://github/zhaoweicai/mscnn跑mscnn...
仍然是通过上述图五可以发现,MSCNN联合训练网络可以提升检测的性能,特别是针对cyclist更是如此。与当前state-of-art的方法比较与当前前沿方法的对比:值得注意到是,使用到...
Keras实现基于MSCNN的人群计数AI科技评论按,对图片中的物体进行计数是一个非常常见的场景,尤其是对人群或者车辆计数,通过计数我们可以获得当前环境的流量与拥挤...
现有的人群计数方法通常可以分为两类:基于检测的方法和基于回归的方法。基于目标检测的方法在密集的小目标上效果并不理想,因此很多研究采用了基于像素回归的方...
现有的人群计数方法通常可以分为两类:基于检测的方法和基于回归的方法。基于目标检测的方法在密集的小目标上效果并不理想,因此很多研究采用了基于像素回归的方法进行计数。本文实现...
本文实现了一个基于Keras的MSCNN人群计数模型。github:https://github/xiaochus/MSCNNpaper:Multi-scaleconvolutionalneuralnetworkforcrowdcounti...