文档名：基于注意力机制与编解码结构的人群计数网络
摘要：针对人群计数任务中背景干扰和尺度变化影响计数精度的问题,提出一种基于注意力机制与编解码结构的人群计数网络CAENet.网络以编解码结构为骨干,基于特征金字塔设计多尺度融合(MF)模块,使编码器中具有不同尺度语义信息的特征进行融合.引入通道注意力机制,使用一条单独的解码通道设计注意力模块(AM),将模块生成的注意力图反馈到解码器的各个阶段用于抑制背景干扰.网络通过逐级监督的方式完成训练,并将最后一层输出的密度图作为最终的预测结果.在多个公开数据集的测试结果表明:该网络在固定场景中的人群计数任务中具有较高的准确性,且鲁棒性强,泛化性能良好.
作者：黄友文 肖贵光 豆恒Author：HUANGYouwen XIAOGuiguang DOUHeng
作者单位：江西理工大学信息工程学院,江西赣州341000
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(5)
分类号：TP391.4
关键词：人群计数 背景干扰 编解码 多尺度融合 通道注意力机制
机标分类号：
在线出版日期：2023年5月31日
基金项目：江西省教育厅科技资助项目基于注意力机制与编解码结构的人群计数网络[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(5)黄友文 肖贵光 豆恒针对人群计数任务中背景干扰和尺度变化影响计数精度的问题,提出一种基于注意力机制与编解码结构的人群计数网络CAENet.网络以编解码结构为骨干,基于特征金字塔设计多尺度融合(MF)模块,使编码器中具有不同尺度语义信息的...参考文献和引证文献
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