基于STM32 的人群定位、调速智能风扇设计资料（程序、设计报告）

深度学习数据——返乡发展人群预测数据集

为解决单幅图像中的人群遮挡和尺度变化问题，提出一种基于多列卷积神经网络的人群计数算法。利用具有不同尺寸感受野的卷积神经网络（CNN）和特征注意力模块自适应提取多尺度人群特征，引入可变形卷积增强CNN网络空间几何形变学习能力并优化特征图，从而生成高质量的密度图。 Shanghai tech和UCF_CC_50数据集上的实验结果表明，该算法能学习输入图和人群密度图之间的映射关系，且计数准确性高、鲁棒性强。

人群密度估计P2PNET OPENCV453

数据来源：TalkingData 移动数据研究中心，应用活跃指数=根据TalkingData样本数据通过预测算法预估出的全平台活跃终端数传统综合招聘平台在用户规

2.4% 4.6% 7.1% 8.8% 3.5% 3.8% 3.8% 4.4% 5.1% 6.5% 6.6% 7.6% 7.6% 1.1% 1.2% 2.5%

SASNet（AAAI2021） 宋庆宇*，王长安*，王亚标，应泰，王成杰，李吉林，吴健，马嘉宜在SASNet的PyTorch中正式实现，如“选择还是融合？人群选择的规模选择”中所述。 该代码已通过PyTorch 1.5.0进行了测试。 它可能无法与其他版本一起运行。 比例尺选择的可视化 提出的自适应选择策略可自动学习内部关系，以下可视化效果证明了其有效性。 安装 将此仓库克隆到名为SASNet_ROOT的目录中 安装Python依赖项。 我们使用python 3.6.8和pytorch> = 1.5.0 pip install -r requirements.txt 从下载ShanghaiTech数据集和模型 准备 按以下方式组织数据和模型： SASNet_ROOT/ |->datas/ | |->part_A_final/

UCSD 人群密度监测数据集.7z

ShanghaiTech 是一个大规模人群密集计数数据集，由上海科技大学在 2016 年发布，共计包括 1198 张人群图像。 该数据集为在 Single Image Crowd Counting via Multi Column Convolutional Neural Network (MCNN) 中使用的人群计数数据集。 数据集分为两部分，Part A 图像源自互联网，图像目标较为密集。Part A 包含 482 张图像，其中训练集 300 张图像，测试集 182 张图像，平均分辨率 589*868。 Part B 图像均为上海繁华街道的实拍，图像目标较为稀疏。此部分共包括 716 张图像，训练集合测试集图像数量分别为 400、316。平均分辨率为 768*1024。

鼠标左右手切换，绿色轻巧易用，是受鼠标手困扰人群的福音。当你的右手受困不能撸鼠标时，你可以用这个工具切换到左手继续撸鼠标。