基于CNN的人群密度图估计方法简述

人群计数的方法分为传统的视频和图像人群计数算法以及基于深度学习的人群计数算法,深度学习方法由于能够方便高效地提取高层特征而获得优越的性能是传统方法无法比拟的.本文简单了秒速了近几年,基于单张图像利用CNN估计人群密度图和计数的方法. 传统的人群计数方法传统的人群计数方法可以分为两类,基于检测的方法和基于回归的方法. 基于检测的方法早期的计数方法主要是基于检测的方法,使用一个滑动窗口来检测场景中的人群,并统计人数. 基于检测的方法可以分为两类: 基于整体的检测,训练一个分类器,利用从行人全身提…

利用opencv作透明重叠人群密度热度图

在作热度图的时候我们经常需要将热度图调整透明度后叠加在原图上达到更好的展示效果.比如检测人气密度的热度图: (来自sensetime) 一般作图的时候会第一时间想到matplotlib,因为可以很方便作几乎任何图图,但是最近发现用opencv也很容易执行这个操作. 1. 获取人群密度输入一张图片我们首先需要获取里面有多少人以及每个人所在的位置信息.这个工作比较复杂,这里不展开讲了,不过提一下集中模式:一种是人群密度不高的场景,可以利用行人检测识别图片中的人及其所在位置,这个方法有很多了,像MT…

人群密度检测MCNN+CSRnet

MCNN(简单理解): 三列卷积神经网络,分别为大中小三种不同尺度的卷积核,表示为L列(使用大尺度卷积核: 9*9, 7*7, 7*7,7*7), M(使用中等尺度卷积核: 7*7, 5*5, 5*5, 5*5), S列(使用小尺度卷积核: 5*5, 3*3, 3*3, 3*3)),其目的在于使用多种尺度的卷积核来适应不同尺度的人头大小.最后将L,M,S三列卷积神经网络进行合并,得到网络生成的密度图. 从图中可观察到,MCNN实际的下采样系数为4,因此网络输出的密度图也是原图宽高的1/4,在制作…

第六篇：R语言数据可视化之数据分布图（直方图、密度曲线、箱线图、等高线、2D密度图）

数据分布图简介中医上讲看病四诊法为:望闻问切.而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样:闻:仔细分析数据是否合理:问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流:切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析. "望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程,而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的.R语言提供了多种图表对数据分布进行描述,本文接下来将逐一讲解. 绘制基本直方图本例选用如下测试集: 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围,纵轴则表…

cvpr2017:branchout——基于CNN的在线集成跟踪

1.引言 2017年CVPR上有不少关于跟踪的paper.CF方面最引人瞩目的应该是ECO了,CNN方面也有一些新的进展.Branchout是一个基于CNN用bagging集成的在线跟踪方法. contributions: (1)提出了一种简单有效的正则化技术branchout,减少了集成学习方法在模型多样化和训练样本中噪声标签较少的限制. (2)网络中每个独立的branch有不同数量的FC,并保留了多层级特征. (3)验证了方法的有效性,并在没有pretraining的情况下也取得了start…

LSF-SCNN：一种基于 CNN 的短文本表达模型及相似度计算的全新优化模型

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本篇文章是我在读期间,对自然语言处理中的文本相似度问题研究取得的一点小成果.如果你对自然语言处理 (natural language processing, NLP) 和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)有一定的了解,可以直接看摘要和LSF-SCNN创新与技术实现部分.如果能启发灵感,应用于更多的现实场景中带来效果提升,那才是这篇文章闪光的时刻.如果你没有接触过NLP和CNN,也不在担心,可…

Deep Snake : 基于轮廓调整的SOTA实例分割方法，速度32.3fps | CVPR 2020

论文提出基于轮廓的实例分割方法Deep snake,轮廓调整是个很不错的方向,引入循环卷积,不仅提升了性能还减少了计算量,保持了实时性,但是Deep snake的大体结构不够优雅,应该还有一些工作可以补,推荐大家阅读来源:晓飞的算法工程笔记公众号论文: Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation 论文地址:https://arxiv.org/abs/2001.01629 论文代码:https://github.com/zju3dv/sn…

基于ros2 dashing的建图导航探索

基于ros2 dashing的建图导航探索 1. 环境准备安装ros2 dashing, 参考链接: https://index.ros.org/doc/ros2/Installation/Dashing/Linux-Install-Debians/ 安装gazebo $ sudo apt remove gazebo11 libgazebo11-dev $ sudo apt install gazebo9 libgazebo9-dev $ sudo apt install ros-dashin…

基于Delphi的三层数据库系统的实现方法

基于Delphi的三层数据库系统的实现方法 1 引言当前的数据库应用系统中,按其结构划分为两类,一类是两层结构的数据库应系统,另一类是多层结构的数据库应用系统. 两层结构的数据库应用系统包括客户/服务器(C/S)模式和浏览器/服务器(B/S)模式,它的特点是数据和程序分离,数据库服务器端管理数据,客户机或浏览器显示.访问和更新数据,因此可以分别进行开发和维护,同时也降低了数据库服务器的工作量,减小了网络的流量,具有较强的安全性,但当客户端程序或浏览器较多时,服务器的性能会明显下降,而且应…

Pathchirp—有效的带宽估计方法（二）

上一个blog介绍了有效带宽估计方法:pathload.http://blog.csdn.net/ice110956/article/details/11126491. 做一个小小的总结:pathload用等距离的包序列探测,通过网络延时的趋势来判定是否过载,再用二分法收敛到实际的剩余带宽.Pathload每次的带宽估计大概要5MB左右的探测包,12S的探测时间,虽然探测的准确率较高,但是消耗更大. 下面介绍另一个带宽估计的算法,pathchirp,它用少的多的包来进行探测,对比于pathloa…

Linux性能分析工具与图形化方法

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~. 作者:赵坤|腾讯魔王工作室后台开发工程师在项目开发中,经常会遇到程序启动时间过长.CPU使用率过高等问题,这个时候需要依靠性能分析工具来定位性能的消耗点.本文介绍三个常用的工具的入门级使用及图形化方法,供大家参考. 本文介绍Perf.gprof和Valgrind三个性能分析工具,及其分析结果图形化的方法,旨在让大家更快的上手使用工具.出于篇幅的限制,本文不会对每种工具的使用参数及结果分析做详细的介绍,只做入门级的使用说明,更多详细的…

Matplotlib学习---用matplotlib画直方图/密度图（histogram, density plot）

直方图用于展示数据的分布情况,x轴是一个连续变量,y轴是该变量的频次. 下面利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/crimeRatesByState2005.csv 以下是这个数据文件的前5行: state murder forcible_rape robbery aggravated_assault \ 0 United States 5.6 31.7 140.7 291…

Matplotlib学习---用seaborn画直方图，核密度图（histogram, kdeplot）

由于直方图受组距(bin size)影响很大,设置不同的组距可能会产生完全不同的可视化结果.因此我们可以用密度平滑估计来更好地反映数据的真实特征.具体可参见这篇文章:https://blog.csdn.net/unixtch/article/details/78556499. 还是用我们自己创建的一组符合正态分布的数据来画图. 准备工作:先导入matplotlib,seaborn和numpy,然后创建一个图像和一个坐标轴 import numpy as np from matplotlib im…

Python图表数据可视化Seaborn：1. 风格| 分布数据可视化-直方图| 密度图| 散点图

conda install seaborn 是安装到jupyter那个环境的 1. 整体风格设置对图表整体颜色.比例等进行风格设置,包括颜色色板等调用系统风格进行数据可视化 set() / set_style() / axes_style() / despine() / set_context() import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % ma…

基于CNN网络的汉字图像字体识别及其原理

现代办公要将纸质文档转换为电子文档的需求越来越多,目前针对这种应用场景的系统为OCR系统,也就是光学字符识别系统,例如对于古老出版物的数字化.但是目前OCR系统主要针对文字的识别上,对于出版物的版面以及版面文字的格式的恢复,并没有给出相应的解决方案.对于版面恢复中主要遇到的困难是文字字体的恢复.对于汉字字体识别问题,目前主要有几种方法,但是都是基于人工特征提取的方法.以往的方法主要分为两大类,第一种为整体分析法,将一整片数据看做采用小波纹理分析抽取字体特征用于分类:使用滤波器提取文字的全局文字特…

使用Dlib来运行基于CNN的人脸检测

检测结果如下这个示例程序需要使用较大的内存,请保证内存足够.本程序运行速度比较慢,远不及OpenCV中的人脸检测. 注释中提到的几个文件下载地址如下 http://dlib.net/face_detection_ex.cpp.html http://dlib.net/dnn_introduction_ex.cpp.html http://dlib.net/dnn_introduction2_ex.cpp.html http://dlib.net/dnn_mmod_ex.cpp.html /*…

一种基于RBAC模型的动态访问控制改进方法

本发明涉及一种基于RBAC模型的动态访问控制改进方法,属于访问控制领域.对原有RBAC模型进行了权限的改进和约束条件的改进,具体为将权限分为静态权限和动态权限,其中静态权限是非工作流的权限,动态权限是工作流中的权限:将约束条件分为静态约束和动态约束,其中静态约束包括最小权限约束和职责分离约束,动态约束使动态权限按照工作流进行操作.采用本发明的方法改进后的RBAC模型具有以下优势:为传统的RBAC模型中增加了动态特性:跟纯动态模型相比较具有更高的效率:保证需要按顺序执行的权限能够按顺序执行,使得系…

宽带DOA估计方法

Wideband DOA Estimation. 语音信号以及野外的车辆信号的声音都是宽带信号,所以传统的窄带DOA算法(MUSIC,ESPRIT等)都不适用.需要采用宽带DOA算法来计算目标信号的波达角. 信号处理方法中,广泛采用的是分频处理方法.得益于快速傅里叶变换(FFT)在时频分析中的快速性,将宽带阵列信号模型划分为若干个窄带信号模型,进行DOA估计,并综合各频带上的数据得出最终的结果,比如取平均等. 主要分为两种算法:非相干信号子空间法(Incoherent signal subspa…

R语言与医学统计图形-【14】ggplot2几何对象之直方密度图

ggplot2绘图系统--几何对象之直方图.密度图 1.直方图参数. geom_histogram(mapping = , data = , stat = 'bin', #统计变换,概率密度为density position = 'stack', binwidth = , #条柱宽度 bins = , #条柱数目,默认30 na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE ) 示例. ggplot(diamonds,aes(carat))+…

基于dhtmlxGantt的Blazor甘特图组件

基于dhtmlxGantt实现的甘特图组件,目前仅做到了数据展现,方法及插槽暂未实现,若需可按照dhtmlxGantt的文档及微软的Balzor文档,自行扩展. 数据发生变化后甘特图会立即发生变化. 目前上不支持甘特图的事件回调及显示内容的扩展,若需要请按照dhtmlxGantt的文档及微软的Balzor文档,自行扩展. 可在Nuget搜索BlazorGantt 以下为开源地址: Dean-ZhenYao-Wang/BlazorGantt: 基于dhtmlxGantt实现的甘特图组件,目前仅做到…

D3.JS结合Canvas实现直方图，散点图，等高线图，密度图

接触到D3.JS,感觉在图表方面实现的很好,于是深入了解了一下,想在项目中使用, 可是当看到DEMO时才发现,基本上所有的DEMO都是基于SVG,虽然D3.JS声称支持CANVAS,可并没有发现一例使用canvas的DEMO, 于是呼,自己开始研究,通过研究发现,使用起来还是很简单的.先上图,教程接下来更新: 直方图等高线图散点图伪彩图密度图…

[信安Presentation]一种基于GPU并行计算的MD5密码解密方法

-------------------paper--------------------- 一种基于GPU并行计算的MD5密码解密方法 0.abstract1.md5算法概述2.md5安全性分析3.基于GPU的爆破3.1GPGPU3.2CUDA3.3implementation4性能对比 -----------------presentation------------------ [Code] Section 0:Introduction of MD5, and its application…