专注于免费计数 我们的方法概述 要求 1. CUDA 8.0和Cudnn 7.5或更高版本2. GPU内存10GB或更高3. Python 2.7 4. Tensorflow 1.04或更高版本 数据预处理 数据集 1.上海科技大学A部分和B部分2.特兰科斯3.都柏林细胞计数4.脸部较宽5. UCF-QNRF 密度图生成 根据等式（1）和（7），对于具有密集对象的数据集，即ShanghaiTech Part_A，TRANCOS和UCF-QNRF，我们使用建议的beta = 0.3和k = 5