[发明专利]基于对抗学习的上下文注意力卷积神经网络的人群密度检测算法在审
| 申请号： | 202110132529.9 | 申请日： | 2021-01-31 |
| 公开（公告）号： | CN112818849A | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 朱艾春;黄耀影;李义丰;胡方强;段国秀 | 申请（专利权）人： | 南京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 江苏法德东恒律师事务所 32305 | 代理人： | 刘林 |
| 地址： | 211816 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明属于人群密度检测方面的技术领域，具体为基于对抗学习的上下文注意力卷积神经网络的人群密度检测算法，该基于对抗学习的上下文注意力卷积神经网络的人群密度检测算法包括以下步骤：S1：选取训练集，读取人群密度数据集中的图片，并设置卷积神经网络模型的训练参数；S2：根据卷积神经网络模型以及其训练参数，以损失函数最小化为目标来训练卷积神经网络模型。通过深度学习的手段采用更为密集的方式连接一组扩张卷积，在没有显著增加模型大小的情况下提升了人群密度检测的效果，并且也利用注意力机制提高了模型的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 对抗 学习 上下文 注意力 卷积 神经网络 人群 密度 检测 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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