如何为目标识别追踪项目mikel-brostrom/yolov8_tracking增加计数功能？ https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/129138164 代码的网址项目名：Real-time multi-object tracking and segmentation using Yolov8（1）它的识别和分割是YOLO8完成的。它的多目标追踪是由后面四种算法实现的（botsort,bytetrack,ocsort,strongsort）（2）它这个是实时的Real-time，识别、跟踪、分割的速度很快。 YOLOV8代码详细讲解的文章：https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/130044349

RGBD人群计数 PyTorch对CVPR2019论文的实施： “用于RGB-D人群计数和定位的密度图回归引导检测网络” [ ] [] 李东泽*，李静*，贾正，罗维新，高胜华 （*平等贡献） 要求 的Python：3.x 火炬：1.1+ 毫米波检测：1.0 ShanghaiTechRGBD数据集 下载我们的ShanghaiTechRGBD数据集： ShanghaiTechRGBD/ ├── train_data/ ├── train_img/*.png ├── train_depth/*.mat └── train_gt/*.mat └── test_data/ ├── test_img/*.png ├── test_depth/*.mat └── test_bbox_anno/*.mat 数据预处理的一些解释： 深度的度量单位

基于PyTorch实现MCNN基于PyTorch实现MCNN完成人群计数任务——数据集.zip人群计数任务——数据集.zip

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。

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。

 人群计数是公共安防行业中非常需要的一种技术。对于给定的一幅图像或一段视频，通过目标检测算法，计算出其中的人数。       基于yolov5 Coco预训练的person类人群计数，对于不大拥堵的室内外环境可以达到理想的实时效果. 由于之前的免费云要收费，已经更换新的限时免费云gpu， 压缩包里面的word 计数图文教程，可以在限时免费云gpu 上轻松运行，售后可以私信截图或者扣扣

传统的人群计数方法 2）基于回归的方法。 无论何种基于检测的方法，都很难处理人群之间严重的遮挡问题。所以，基于回归的方法逐渐被用来解决人群计数的问题。基于回归的方法，主要思想是通过学习一种特征到人群数量的映射[8, 9, 10]。这类方法步骤主要分为两步，第一步提取低级的特征，例如前景特征，边缘特征，纹理和梯度特征；第二步是学习一个回归模型，例如线性回归，分段线性回归，岭回归和高斯过程回归等方法学习一个低级特征到人群数的映射关系。 2

基于从一张含有任意人群密度和任意视角的图像中准确地估计出其中的人群数目的目的，采用了全卷积神经网络先从图像中获得其人群密度图，然后对人群密度图上每个位置进行求和操作得到最终的人群数目的方法。所采用的全卷积神经网络不受输入图像的分辨率和视角的影响，同时，通过增加池化层层数，扩大网络的感受野，适应了图像中人头比较大的情况。所提出的算法在UCF_CC_50标准数据集上取得了最好的效果，进而验证了算法的高准确率和有效性。

基于卷积神经网络的人群计数研究.pdf

人头检测数据集.该数据集分为二个部分,JPEGImages和Annotations.JPEGImages文件夹中有4500+张各种场景的人头图像,共12w+个人头标注框. 并对每张图片使用labelimg做了人工标注,标注对应的xml文件放在了Annotations文件夹中. 本数据集图片清晰,场景广泛,精心挑选,人工标注.适用于任意场景,可作为人头检测的模板数据集. 应用特定场景时,只需加入部分特定场景数据,即可满足对特定场景人员聚集检测和计数. 免去了收集,挑选,标注人头图片的时间,可直接进行工程化应用.