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  1. crowd counting test single image demo

  2. 以人群计数为例，对训练好的MCNN caffe模型，调用caffe的python接口进行前向测试，输出人群密度图。详细请参考博客：https://blog.csdn.net/u011285477/article/details/51954989

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-03-20
    • 文件大小：2048
    • 提供者：u011285477

  1. crowdcount-mcnn-master复现的预训练模型

  2. crowdcount-mcnn-master复现的预训练模型,话说从dropbox下载文件还真是费劲.我的复现过程出现的问题汇总在https://blog.csdn.net/jiruijing123/article/details/88750427

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-03-22
    • 文件大小：953344
    • 提供者：jiruijing123

  1. MCNN-based_HSI_Classification:MCNN-CP：使用混合卷积和协方差合并的高光谱图像分类（TGARS 2021）； MCNN-PS和Oct-MCNN-PS：使用混合3D八度和2D-亚像素卷积神经网络的高光谱图像分

  2. 基于MCNN的_HSI_分类 文件 MCNN-CP：使用混合卷积和协方差合并的高光谱图像分类（TGARS 2021） MCNN-PS和Oct-MCNN-PS：使用混合3D八度音程和2D子像素卷积神经网络的高光谱图像分类（已提交TGARS） 1.环境设置 该代码已在配备Intel i7-9750H 2.6 GHz处理器，32 GB RAM和NVIDIA GTX1650图形卡，Python 3.6，tensorflow_gpu-1.14.0，Keras-2.2.4，CUDA 10.0， cuDNN

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：8192
    • 提供者：weixin_42101641

  1. 使用MCNN进行人群计数：使用多列卷积神经网络对ShanghaiTech数据集进行人群计数-源码

  2. 使用MCNN进行人群计数-MindSpark Hackathon 2018 使用多列卷积神经网络对ShanghaiTech数据集进行人群计数。 这是CVPR 2016论文“通过多列卷积神经网络进行单图像人群计数”的非正式实施。 注意：可以做出预测。 有关热图生成的工作正在进行中。 安装 安装Tensorflow和Keras 安装OpenCV 克隆此存储库（以防您不想训练模型并希望使用预先训练的模型）。 资料设定 从以下位置下载ShanghaiTech数据集： 投寄箱： ：//www.d

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42102713

  1. 基于通道域注意力机制的人群密度估计算法研究

  2. 人群密度估计对于人流监控与人群安全具有重要意义。针对现有算法主要通过不同尺度感受野来学习特征，而无法高效利用多尺度特征的问题，文中设计了一个基于通道域注意力机制的特征融合模块。该模块可以在训练模型时学习特征融合的分布情况，以高效利用多尺度特征。此外，为解决人群数据集的样本有限问题，文中采用了多规模数据增广来训练模型。将新模型在Shanghaitech数据集上进行测试，并在陕西省某旅游景区人群计数数据集上进行验证。实验结果显示，基于通道域注意力机制的人群密度估计算法在MAE与MSE上均优于MCNN

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38746926

  1. Reg-IBP:Reg-IBP-源码

  2. Reg-IBP 这是已提交的ICCV2021论文“ Reg-IBP：通过区间有界传播进行的高效且可扩展的神经网络鲁棒性训练”的正式实施。 安装 安装pytorch 克隆此存储库 资料设定 1.MNIST数据集2.CIFAR10数据集3.TinyImageNet数据集4.ShanghaiTech A和B部分数据集 可验证地训练提议的Reg-IBP： python3 tiny.py＃微小的imageNet挑战 python3 IBP_big_CIFAR_eps_8_255.py＃CIFAR-10挑

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：31744
    • 提供者：weixin_42116794