一种轻量化的人群计数网络、存储介质和处理器

本申请适用计算机视觉技术领域，提供了一种轻量化的人群计数网络、存储介质和处理器，本申请在编码器‑解码器结构设计中，编码器采用RegNet框架，提高了特征提取效率，并有利于通过参数调整实现了网络宽度和深度的灵活调整。这种设计使得轻量化的人群计数网络(LeafNet)能够更好地适应具有不同计算资源的设备。同时，本申请在解码器中采用了金字塔注意力全局上采样模块(PAGU)作为主要架构。PAGU能够有效融合具有像素级注意力的多尺度特征，并通过全局池化引导底层特征图，同时将全局上下文信息嵌入解码过程，从而有效提升人群计数的精度。因此，本申请轻量化的人群计数网络可以通过其中编码器和解码器的配合，灵活的调整网络的量级与计算性能之间的平衡。