[发明专利]一种基于生成尺度自适应真值图的目标计数方法在审
| 申请号： | 202111094615.1 | 申请日： | 2021-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN113920391A | 公开（公告）日： | 2022-01-11 |
| 发明（设计）人： | 傅雄军;许沁文;郎平;卢继华;谢民 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 张利萍 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于生成尺度自适应真值图的目标计数方法，属于数字图像处理和深度学习技术领域。包括：1)针对所给目标计数任务，设计计数神经网络；2)制作目标计数数据集，并划分为测试集和训练集两部分；3)对目标计数数据集中的每一个样本，生成尺度自适应真值密度图；4)分别利用目标计数数据集的训练集和测试集及其真值密度图，对计数神经网络进行训练和测试。所述方法具有自适应性，没有因为输入图像尺度变化改变网络模型和训练方法，即没有增加网络的复杂度和训练难度；基于数字图像处理方法生成包含尺度信息的真值图，不涉及神经网络的训练，故复杂度低、易操作；生成的真值图不仅标示了每个目标的具体位置，还体现了每个目标的尺度信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 尺度 自适应 真值 目标 计数 方法 | ||
【主权项】：
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