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公开(公告)号：CN109344736B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201811060252.8
申请日：2018-09-12
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于联合学习的静态图像人群计数方法，包括：预训练阶段：使用50层残差网络在ImageNet2012分类数据集上训练得到参数初始化分类器网络，通过一个Softmax将图像块分类成三种类别，分别对应三个回归器；回归器训练阶段：将训练数据集的每一个图像块都分别输入三个回归器，同一个图像块都会得到不同的计数结果，将计数误差最小的回归器作为分类标签来标记该图像块，用三种类别的图像块分别对各自的回归器进行微调；分类器训练阶段：随机抽取样本并且保证每种类别的标签数量一致；联合训练阶段：对分类器和回归器不断迭代训练。本发明能够在人群密集场景中进行计数与密度估计，具有一定的尺度自适应性，提高了计数精度与模型泛化能力。
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公开(公告)号：CN109344736A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811060252.8
申请日：2018-09-12
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于联合学习的静态图像人群计数方法，包括：预训练阶段：使用50层残差网络在ImageNet2012分类数据集上训练得到参数初始化分类器网络，通过一个Softmax将图像块分类成三种类别，分别对应三个回归器；回归器训练阶段：将训练数据集的每一个图像块都分别输入三个回归器，同一个图像块都会得到不同的计数结果，将计数误差最小的回归器作为分类标签来标记该图像块，用三种类别的图像块分别对各自的回归器进行微调；分类器训练阶段：随机抽取样本并且保证每种类别的标签数量一致；联合训练阶段：对分类器和回归器不断迭代训练。本发明能够在人群密集场景中进行计数与密度估计，具有一定的尺度自适应性，提高了计数精度与模型泛化能力。
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