crowd-counting-cnn This implementation is from The author implements MCNN model on Shanghaitech dataset. I just modified some details to create UCSD dataset and UCF_50 dataset and test the MCNN model on these dataset. I am not sure whether it is okay to upload the modified implementation and if it is wrong, please contatct me and I will delete it. . UCF_50 在MCNN上测试UCF_50dataset，根据设置，使用5折交叉验证，所以，数

CrowdCountingDataset是一个高密度人群图像数据，图片来自FLICKR网站。数据集由视频中帧的RGB图像（作为输入）和每帧计数的对象组成，这是图像中行人（对象）的数量。该数据集是用商场的网络摄像头记录的同一地点的3个通道的图像是480x640像素，但每帧的人数不同，主要用于人群计数的问题。

介绍：Crowd是用来集成Atlassian各类产品用户集成系统，如Jira，Confluence等的集中用户管理平台。可对组、成员关系、用户、目录、应用程序及权限进行综合管理，并可实现其他程序的单点登录。针对市面上没有相关的翻译成果，鄙人不才，花了点时间做了一下翻译，翻译不到位之处还请大家见谅。 这个是我花了1个星期的时间翻译出来的Crowd中文包。通过英文原文包进行翻译的。完全原创，请大家支持！ 针对版本：Crowd 2.7及以下 使用方法： 1. 下载文件 2. 停止Crowd 3. 拷贝文件到Crowd中的atlassian-crowd-2.7.0\crowd-webapp\WEB-INF\lib 目录下 4. 删除crowd-language-2.7.0.jar文件 5. 重新启动Crowd，即可看到翻译后的效果。

Crowd Animations 是一个开箱即用的解决方案，支持在高性能场景中使用大量的动画角色。CA (Crowd Animations) 采用 GPU Instancer 核心功能，并在 GPUI 间接实例化解决方案和 GPU 剔除技术的基础上增加了 GPU 蒙皮技术。这一组合有助于你在 Unity 内充分利用 GPU 实例化，处理你的动画角色。 --------------------------------- 功能特色 --------------------------------- - 带蒙皮网格的间接 GPU 实例化。 - GPU 视锥、遮挡和距离剔除。 - 兼容 VR。适用于单通道和多通道渲染模式。 - 支持标准、LW、HD 和通用渲染管线。 - 支持自定义着色器（需要手动设置）。 - 动画混合（最多 4 个动画）。 - 支持多个蒙皮网格渲染器和子网格。 - 支持 LOD 群组（所有 LOD 网格必须使用同样的装备）。 - 骨骼连接。 - 支持根运动。 - 能够按原型使用自定义阴影距离，以及选择用于渲染阴影的 LOD。 - 自动检测已添加和移除的实例，无需任何其他代码。

Crowd Segmentation Dataset 是一个高密度人群和移动物体视频数据，视频来自BBC Motion Gallery 和 Getty Images 网站。

使用说明：Crowd是用来集成Atlassian各类产品（如：jira、confluence、fisheye等）用户集成，实现单点登录（SSO）的系统，但是官方提供的是全英文版，对于有的同学使用起来比较困难，所以我利用一点业余时间翻译了一下crowd的语言包，现在将汉化后的语言包提供，还请多多指教。 使用方法： 1、下载本文件后，请先停止crowd； 2、使用index.html文件覆盖crowd-4.4.1\apache-tomcat\webapps\ROOT下的index.html文件，其中crowd-4.4.1视情况而定，应为您的实际安装路径，以下不再赘述； 3、使用crowd-language-4.4.1.jar覆盖下面三个目录下的同名文件： crowd-4.4.1\crowd-webapp\WEB-INF\lib crowd-4.4.1\crowd-openidclient-webapp\WEB-INF\lib crowd-4.4.1\crowd-openidserver-webapp\WEB-INF\lib 4、启动crowd即可。 翻译不易，请多多支持。

The dataset is from 2020 China Hualu Data Lake Algorithm Competition hosted by China Hualu Group Co., Ltd.. It is not for commercial use.本数据集来源于2020年中国华录杯·数据湖算法大赛，由北京易华录信息技术股份有限公司提供，不得用于任何商业用途。 crowd image.jpg crowd image_datasets.zip

crowd-key------

Pyramid_Scale_Network 这是PyTorch版本的“ repo”版本库，“利用多列架构在人群计数中的潜力”，它提供了用于人群计数任务的最先进，直接且端到端的体系结构。 我们还建议另一项有关人群计数的工作（），已被ECAI2020接受。 数据集 上海科技数据集 先决条件 我们强烈建议Anaconda作为环境。 的Python：3.6 PyTorch的：1.5.0 培训与测试 1，python make_dataset.py＃生成基本事实。 ShanghaiTech数据集应放在“数据集”目录中。 2，python train.py＃火车模型3，python val.py＃测试模型 结果 partA：MAE 55.5 MSE 90.1 B部分：MAE 6.8 MSE 10.7

人群LDAP服务器 LDAP服务器的实现，该服务器使用Crowd REST API将身份验证委托给Atlassian Crowd安装。 此服务允许您从许多旧式设备，设备和系统中使用您喜欢的SSO身份验证源。 LDAP实现基于Apache Directory Server v1.5.7，该目录根据Apache v2.0许可进行分发。