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基于光流融合型深度神经网络的人群密度估计方法及装置

本发明的目的在于提供一种能够减小图像模糊带来的不良影响、减小人群群体特征干扰信息的人群密度估计方案,具体提供了一种基于光流融合型深度神经网络的人群密度估计方法及装置。其中,光流融合型深度神经网络模型包括空洞卷积子网络以及注意力子网络,空洞卷积子网络以及注意力子网络各含有多个卷积层,位于空洞卷积子网络中的多个卷积层以及位于注意力子网络中的至少一个卷积层相互配合形成不同的融合模块,模型中包含多个与融合模块分别对应的连接层,用于将各个融合模块中的注意力子网络数据流经归一化后矩阵加权到空洞卷积子网络数据流后得到的特征空间。
复旦大学
王倩 | 李文熙 | 冯瑞

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