PyramidScaleNetwork:据我们所知，这是在多列设计中显式解决特征相似性问题的第一项工作。 在四个具有挑战性的基准（ShanghaiTech，UCF_CC_50，UCF-QNRF和Mall）上进行的大量实验证明了所提出的创新的有效性以及优于最新技术的卓越性能。 更值得注意的是，我们的方法可以轻松地作为插件应用到其他现有的多列模型中，从而在很大程度上显着提高性能。
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
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