matlab集成c代码-Crowd-Density-Estimation:重新实现人群计数纸质创意
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
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[{"title":"（ 4494 个子文件 466.34MB ） matlab集成c代码-Crowd-Density-Estimation:重新实现人群计数纸质创意","children":[{"title":"mall_feat.mat <span style='color:#111;'> 422.99KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"demo.m <span style='color:#111;'> 218B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"seq_000134.jpg <span style='color:#111;'> 43.30KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"seq_000005.jpg <span style='color:#111;'> 41.94KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"seq_000352.jpg <span style='color:#111;'> 43.94KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"......","children":null,"spread":false},{"title":"<span style='color:steelblue;'>文件过多，未全部展示</span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]
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