matlab for循环代码 使用MCNN进行Crowd Counting 安志成 github地址： 本文主要基于https://github.com/svishwa/crowdcount-mcnn； 该项目是对CVPR 2016 paper "Single Image Crowd Counting via Multi Column Convolutional Neural Network"的实现； 我们希望使用这个已经比较成熟的模型来对我们的data set进行测试，查看其方法对我们的数据集进行crowd counting的效果如何！ * 我们的程序对其源代码进行了改写，将其从2.7版本的python改为3.6版本 一、 环境搭建 首先要搭建深度学习的环境，本项目采用的环境配置如下： Ubuntu16.04 （win10系统下也可） python 3.6 anaconda nvidia cuda 9.2 cudnn for cuda 9.2 pytorch 具体搭建过程可参考博客 https://blog.csdn.net/Mrx_Nh/article/details/798889

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.dropbox.com/s/fipgjqxl7uj8hd5/ShanghaiTech.zip dl

ÇrowdÇountingÇODE框架（C ^ 3-框架） Python 3开发人员版本！ 开源的PyTorch代码用于人群计数 注意：由于个人原因，该代码将不会继续保留。 我建议您在使用或其他出色的代码。 技术博客 [2019.05] [中文博客] C ^ 3框架系列之一：一个基于PyTorch的开源人群计数框架[] 目标 该代码的目的是一个有效，灵活的框架，用于监督人群计数。 同时，我们在主流数据集上提供了一些基本网络和经典算法的性能。 特征 方便的开发套件。 它是六个主要数据集上的便捷开发套件。 坚实的基线。 它提供了一些经典的预训练模型的基线，例如AlexNet，VGG，ResNet等。 在此基础上，您可以轻松地将建议的模型与它们的效果进行比较。 强大的日志。 它不仅可以在Tensorboard中记录丢失和可视化，还可以保存当前代码包（包括参数设置）。 保存的代码包可以直接运

2018年经典的人群计数领域论文csr net的ppt,自己组会的时候参照论文大致做的。ppt里面还是包含了大致的框架以及文章部分内容，可以当成是文献分享的一个思路参考吧。

多尺度特征融合的对抗神经网络人群计数算法.pdf

人群计数 dcc_crowdnet 训练结果 caffe模型 迭代554000次包含相应的caffemodel和prototxt文件

shanghai数据集用于行人密度识别、适用于MCNN人群密度估计

计算机视觉方向，最全的密集人群计数方法总结，各领域对比，初学者或老师授课ppt。适用于初学者，总结了目前人群计数方向各个领域，各种方法的应用。欢迎大家一起学习交流，

matlab集成c代码 Crowd-Density-Estimation 复现过程: 首先当然是准备数据集，我没有用论文作者的shanghaitech数据集，准备了malldataset数据集，反正都是大同小异啦。这篇文章的label有一点区别的就是它不是像很多分类的问题一样是0 1 啥的，而是整张图像，这还是我第一次遇到这样的问题，还是蛮新鲜的。 malldataset数据集下载 然后参见人群密度估计之MCNN密度图的生成，在MATLAB上写了程序： clear; load('perspective_roi.mat'); load('mall_gt.mat'); m=480;n=640; m=m/4; n=n/4; mask = imresize(roi.mask,0.25); %图像缩小4倍 for i=1:2000 00幅图像 gt = frame{i}.loc; %第一个frame结构体的loc字段 gt = gt/4; d_map = zeros(m,n); for j=1:size(gt,1) ksize = ceil(25/sqrt(pMapN(floor(gt(j

ECCV2020：具有本地计数图的人群混合自适应回归网络 介绍 在这项工作中，我们介绍了一个称为局部计数图的新学习目标，并显示了其在局部计数回归中的可行性和优势。 同时，我们提出了一种从粗到精的方式的自适应混合回归框架。 它报告了计数准确性和训练阶段稳定性的显着提高，并在几个权威数据集上实现了最先进的性能。 有关更多详细信息，请参阅我们的。 框架 演示版 入门 先决条件 Python> = 3.5 火炬> = 1.0.1 其他库在requirements.txt ，运行pip install -r requirements.txt 。 资料准备 从官方网站下载ShanghaiTech, UCF-QNRF, UCF_CC_50数据集，并将其解压缩到./ProcessedData 。 运行cd ./datasets/XXX/和python prepare_XXX_mod64.py调整图