Counting Varying Density Crowds Through Attention Guided Detection and Density Estimation CVPR2018 本文针对人群密度问题...将 检测方法和回归方法结合到一起，以此来提升人群密度估计精度 人群密度估计问题目前主要的方法有基于检测的和基于回归的方法。...在人群密度小的时候，基于检测的方法效果更好。在人群密度较大的时候，基于回归方法的效果比较好。 ? ? 本文的思路就是将 检测方法和回归方法结合起来，各取所长。
该网络在几个常用的公开人群密度估计数据库上取得了不错的效果。...1 Introduction 拥挤场景解析的发展从简单的人群数值估计到 人群密度图估计，人群密度图可以提供额外的信息，因为同样数量的人可以分布在不同的位置，如下图所示 ?...生成准确的人群分布图挑战性比较大，其中一个主要的困难就是离散化的问题，人在图像中不是只占用一个像素，密度图需要保持局部邻域的连续性。其他的困难包括场景的多样性，相机角度的多样性。...以前基于CNN网络的人群密度估计主要采用了 multi-scale architectures，虽然取得了不错的性能，但是存在两个问题：当网络变深的时候， the large amount of training...人群密度估计从方法上来说可以分为三大类：detection-based methods, regression-based methods, and density estimation-based methods
Learning to Count with CNN Boosting ECCV2016 本文使用CNN来进行人群密度估计，主要有两个改进地方：layered boosting and selective...CNNs 根据图像目标的位置，一般使用一个 normalized 2D Gaussian kernel 生成真值密度图，对于行人我们使用了一个 specific smoothing kernel 人群密度图
Spatiotemporal Modeling for Crowd Counting in Videos ICCV2017 针对视频人群密度估计问题，这里主要侧重视频中的 temporal information...，使用 convolutionalLSTM(ConvLSTM) 的一个变体 a bidirectional ConvLSTM model 来提取当前帧的前后帧信息提升人群密度估计 当前基于回归方法的人群计数取得不错的效果...它们将人群计数问题看作一个回归问题，通过学习一个回归函数或映射，将一些整体或局部特征映射到一个人群总数或人群密度图。线性回归、高斯过程回归、神经网络都可以用过回归模型。...当前人群计数最好的算法基本都是采用回归方法的。 3 Our Crowd Counting Method 3.1....Crowd density map 这里我们采用估计人群密度图，因为它包含的信息更多一些。
Structured Inhomogeneous Density Map Learning for Crowd Counting https://arxiv.org/abs/1801.06642 针对人群密度估计问题...，本文分析了当前基于密度估计问题算法存在的问题， inhomogeneous density distribution problem，随后提出解决这个问题的方法，将密度图由2D 拓展到 3D，网络具体实现由...Problem Formulation 这问题的描述中介绍了人群密度估计问题是如何由标记图像变为人群密度图，以及将密度估计问题变为回归问题，设计损失函数 B....对此文献数据就可以知道了 b) DNNs 相对于 shallow networks 表现的更差，尤其是在 人群密度差异较大的数据库上（ especially on datasets with various
Crowd Counting by Learning to Rank CVPR2018 https://github.com/xialeiliu/CrowdCountingCVPR18 本文针对人群密度估计训练数据库规模很小的问题...提出了使用未标定数据来 self-supervised，具体通过 Learning to Rank 人群密度估计数据库规模很小的主要原因是 图像标记工作量很大，需要将图像中密集人群每个人头标记出来。...context-aware models 主要学习图像中的context，文献[12,31]将图像块根据人群密度大小 分为5个等级 very high density, high density, medium...Crowd density estimation network 人群密度估计网络，这里我们使用 VGG16网络，利用预训练网络模型参数可以提升网络的人群密度估计性能 ? 4.2....Combining counting and ranking data 这里主要介绍了三种将 排序数据嵌入到人群密度估计的方式 ? 5 Experiments 误差度量公式 ?
val.serc.iisc.ernet.in/CrowdNet/ Caffe: https://github.com/davideverona/deep-crowd-counting_crowdnet 针对人群密度估计问题...我们这里需要输出像素级别的人群密度估计图，所以我们 set the stride of the fourth max-pool layer to 1 and remove the fifth pooling
International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP) VISAPP 2017 本文使用 FCN 来做人群密度估计...network， 主要改进的地方有以下三点：1）新的数据增强方法用于增加训练数据；2）提出一个更好的FCN网络；3）输入图像的多尺度用于解决 scale and perspective FCN 用于人群计数主要的优点就是输入图像尺寸可以是任意的...这里主要是根据人头位置信息得到人群密度真值图。...Gaussian kernel G σi is applied for each head annotation 2.1 Training Set Augmentation Scheme 由于大多数人群计数方面的数据库规模都比较小...2.3 Multi-Scale Averaging During Inference 我们对输入的测试图像使用多尺度输入，得到更好的密度估计，original size + 80% original
arxiv.org/abs/1711.04433v2 Code: https://github.com/miao0913/SaCNN-CrowdCounting-Tencent_Youtu 为了解决人群密度估计中的
Learning a perspective-embedded deconvolution network for crowd counting 没有找到代码 本文在人群密度估计这个问题上的创新点：...在人群图像中的表现就是离相机远的人其在图像中就显得比较小，离相机比较近的人其在图像中显得比较大。
Multi-scale Convolutional Neural Networks for Crowd Counting https://arxiv.org/abs/1702.02359 对于人群密度估计问题
Generating High-Quality Crowd Density Maps using Contextual Pyramid CNNs ICCV2017 针对人群密度估计问题，本文主要从...incorporating global and local contextual information 来降低人群密度估计误差 使用多个CNN网络来估计不同尺度的 context 来帮助人群密度估计...密度估计方法主要学习 local patch features and density maps 之间的映射关系 CNN-based methods 尝试各种 CNN网络来完成 人群总数估计和人群密度图生成...，而不是侧重人群密度图的质量 3）当前的 CNN 网络基本都是使用 像素级欧式损失函数来训练网络，这导致密度图比较模糊。...Local Context Estimator (LCE) 当前的人群密度估计方法更侧重于降低人群总数估计的误差，所以它们的人群密度图质量相对降低，我们相信 some kind of local
Signal Based Surveillance (AVSS) 2017 Torch: https://github.com/svishwa/crowdcount-cascaded-mtl 本文主要解决人群密度估计问题中的...人群场景变化大的问题，人在场景中的尺度和外观变化范围大 the issue of large variations in scale and appearance of the objects...into the network 第二个分支 接着使用四个卷积层提取特征，然后再综合 上个分支的特征，使用 fractionally strided convolutions 做特征图上采样，得到大尺度的密度估计图
核密度估计就是属于该策略，全称为Kernel Density Estimation，缩写为KDE 对于数据分布，最简单的做法就是绘制直方图了，示例如下 ?...相比直方图，核密度估计通过离散样本点来的线性加和来构建一个连续的概率密度函数，从而得到一个平滑的样本分布，以一维数据为例，核密度估计的公式如下 ?...在sickit-learn中, 提供了多种核函数来进行核密度估计，图示如下 ? 对于不同的核函数而言，虽然会有一定的影响，但是效果没有h参数的影响大，示例如下 ?
但是通常我们是不知道一个随机变量的PDF的，因此我们需要不断去逼近这个PDF，而逼近的这个过程就是概率密度估计。...graph LR A[概率密度函数] -->|描述| B(概率密度) C[概率密度估计] -->|估计| A(概率密度函数) 在对随机变量进行密度估计的过程中，需要执行几个步骤。...这种情况下参数密度估计变得不好使，所以非参数密度估计登场了。 其实非参数密度估计还是有参数的，只不过这个参数和参数密度估计中的参数有所不同。...而非参数密度估计其实是使用所有样本来进行密度估计，换句话说每个样本的观测值都被视为参数。...下面也给出一个例子来从直观上来理解非参数密度估计。 下面是当我们设置不同bins值时的两个直方图。可以看到左边有两个峰，右边只有一个。
，同理，人群圈选条件最终转换为Hive SQL语句并最终将执行结果构建为人群。...前两种执行方式生产的人群会优先产出BitMap并存储到OSS中，第三种方式生成的人群数据直接存储在Hive表中。为了实现人群数据的持久化存储和便捷的接口调用，人群数据最终会存储在Hive表和OSS中。...SQL语句示例如下所示，SQL执行后人群结果数据将直接存储到人群结果Hive表中。...Hive表中的人群数据主要用于离线数据分析场景，很多业务使用人群之后需要通过人群结果表进行效果分析。图5-13展示了人群结果表的表结构设计，人群crowd_id作为分区键，分区下包含该人群所有用户。...OSS中的人群数据主要应用在通过接口获取人群数据的场景下。人群数据压缩为BitMap并存储到OSS中，一亿人群大小在100M左右，通过接口可以在几秒内获取到人群结果。
人群LookALike是给定种子人群，然后通过技术手段找到与该种子人群相似的用户群体。...图5-26展示了基于向量求LookALike人群的主要流程。图片基于种子人群特征分布计算相似人群。...图片基于分类算法计算相似人群。把种子人群当作正样本，其他非种子人群（或者其他人群）当作负样本，通过训练分类模型计算出满足条件的用户并构建目标人群。...目前也有利用社交网络进行人群LookALike的实践方案，通过好友关系找到种子人群中所有用户的几度好友并构建目标人群。挖掘人群是指定优化目标，借助算法能力找到满足要求的用户并构建人群。...人群挖掘的思路是先找到训练样本（种子人群），然后通过LookALike的思路扩展种子人群。该方式与人群LookALike不同的是，人群挖掘的结果中可以包含种子人群中的用户数据。
导入人群是将外部数据导入画像平台构建人群，主要有3种实现方式：文件导入、Hive表导入和SQL导入。...Hive导入和SQL导入方式创建的人群数据直接存储到Hive表中，后续需要通过HiveToBitmap将人群数据写入BitMap并存储在OSS中。...与Hive导入人群方式不同，文件导入优先生成人群BitMap，之后再通过BitMapToHive过程写入到人群结果Hive表中。...导入人群是画像平台最常用的人群创建方式之一，其实现了将各类数据源沉淀为人群的功能，支持更灵活的人群创建方式，拓展了画像平台数据范围。...比如运营人员将某次活动中表现良好的用户导入画像平台并构建成人群，后续可以进行广告投放或者人群分析；数据分析师离线统计出了一批高价值用户，导入平台构建人群后可以直接提供给业务使用。
而直方图跟核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE）方法的主要差别在于，直方图得到的是一个离散化的统计分布，而KDE方法得到的是一个连续的概率分布函数。...核密度估计函数 首先我们可以给出核密度估计函数的形式： f(x)=\frac{\sum_{t=1}^M\omega_tK(x-x_t,\sigma)}{\sum_{t=1}^M\omega_t} 其中...x-mu)**2/2/sigma**2)/np.sqrt(2*np.pi)/sigma def kde(x, grid_min, grid_max, bins, sigma): “”“带归一化的核密度估计函数...='center') subplot3 = plt.subplot2grid((4, 3), (0, 2)) subplot3.set_title("KDE Function") # 三种不同带宽的核密度估计函数...总结概要 核密度估计（KDE）方法，相当于用多个波包的组合形式来近似一个真实的概率密度，以获得一个连续可微分的概率密度函数。本文通过一些简单的概率分布的示例，演示了一下KDE的使用方法。
ggdensity是一个新的ggplot2扩展包，用于展示二维密度估计，使用的方法是基于最高密度区域（HDR）的密度估计方法。（什么是HDR？...1 2d密度估计的hdr密度图 1-1 geom_hdr( ) geom_hdr( )函数执行2D密度估计，计算并绘制得到的最高密度区域的填充图。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
