摘要
本申请涉及一种基于注意力特征融合与多列特征增强的人群计数方法。该方法包括:获取待识别人群图像,将待识别人群图像输入训练好的人群计数网络模型的概率图生成网络模块中进行处理,输出概率图,再将待识别人群图像和概率图输入训练好的人群计数网络模型的密度图回归网络模块中进行处理,输出密度图,密度图回归网络模块包括多列特征增强网络和双注意力特征融合网络;进而对密度图进行积分运算,获得待识别人群图像中的人群计数。由此,从而提高人群图像的计数准确性。
技术关键词
计数网络模型
网络模块
Sigmoid函数
注意力
特征融合网络
计数方法
融合特征
特征提取单元
全局平均池化
密度
图像
上采样
样本
数据
双线性插值
训练集
编码器
数值
通道
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多尺度特征提取
机械臂
注意力
上采样
融合识别方法
双向特征金字塔
融合图像数据
轨迹特征
注意力
注意力机制
实时视频
微分搜索算法
感知损失函数
跨模态