典型文献
Involution改进的卷积神经网络人群计数方法
文献摘要：
针对现有人群计数方法大多采用卷积操作提取特征，空间多样性特征信息提取和传递能力不足的问题，提出一种Involution改进的单列深层人群计数网络。该网络以VGG-16为基本框架，引入Involution算子替代卷积操作，并辅以残差链接提高对空间特征信息的感知和传递能力；采用膨胀卷积保持分辨率的同时扩大感受野，丰富深度语义特征；利用联合损失函数监督网络训练，提高计数准确性和全局信息相关性。所提方法在公开数据集ShangHaiTech、UCF-QNRF、UCF_CC_50上的性能较基线模型提升显著，并超越了诸多当前的先进算法。结果表明：所提人群计数方法具有较高的准确性和更好的鲁棒性。
文献关键词：
人群计数
中图分类号：
作者姓名：
李兆鑫;卢树华;兰凌强;刘淇缘
作者机构：
中国人民公安大学信息网络安全学院，北京 102600
文献出处：
引用格式：
[1]李兆鑫;卢树华;兰凌强;刘淇缘-.Involution改进的卷积神经网络人群计数方法)[J].激光与光电子学进展,2022(18):1815004
A类：
ShangHaiTech
B类：
Involution,网络人,人群计数,卷积操作,提取特征,多样性特征,特征信息提取,单列,VGG,基本框架,残差链接,空间特征,膨胀卷积,感受野,语义特征,联合损失函数,监督网络,网络训练,全局信息,公开数据集,UCF,QNRF,CC,基线模型
AB值：
0.394225
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