[发明专利]一种多尺度卷积神经网络的密集人群计数方法在审
| 申请号： | 202010796403.7 | 申请日： | 2020-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN111950443A | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 杨戈 | 申请（专利权）人： | 北京师范大学珠海分校 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 珠海飞拓知识产权代理事务所(普通合伙) 44650 | 代理人： | 刘利芬 |
| 地址： | 519000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多尺度卷积神经网络的密集人群计数方法，采用SPMsCNN算法的网络结构采用基于堆积池化的多尺度卷积神经网络算法，算法中的多尺度模块有多个大小不同的滤波器，提取更多的人物特征信息，通过特征拼接保留这些信息，同时，引入堆积池化，在不引入参数和超参数的情况下，针对传统池化层进行改进，利用最大池化能保证网络模型尺度不变性的特点，通过对滤波器较小的池化层进行叠加，不仅更大范围的保证尺度不变性，还保留细粒度的信息，同时，SPMsCNN算法的网络结构层数不多，不会导致发生梯度消失或者梯度爆炸的现象的发生。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 尺度 卷积 神经网络 密集 人群 计数 方法 | ||
【主权项】：
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