很棒的人群本地化:很棒的人群本地化 源码

很棒的人群本地化 很棒的人群本地化 内容 杂项 相对任务 人群分析 密集/小型/微小物体检测 挑战 NWPU人群本地化: 第一次微小物体检测挑战: 指标 RAZNet中的mAP, (即COCO中的关键点评估:固定的sigma) F1-m,精度,召回率(比例感知sigma) MLE(距离度量) 数据集 NWPU人群(点,框) JHU-CROWD(点,大小) FDST(点,框) 文件 Arxiv 利用卷积神经网络对高密度物体进行计数和定位[] [IIM]学习独立实例图以进行人群本地化[] [] 人群计数和无监督人员本地化的强大基准[] 时空多尺度注意力网络的基于无人机的联合密度图估