Advertisement

基于MCNN的人群计数方法：利用多列卷积神经网络分析上海科技数据集

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究提出了一种基于多列卷积神经网络（MCNN）的人群计数方法，并通过实验验证了其在分析上海科技数据集上的有效性与优越性。 使用MCNN进行人群计数——MindSpark Hackathon 2018 本项目采用多列卷积神经网络（MCNN）对上海科技数据集进行人群计数。这是CVPR 2016论文《通过多列卷积神经网络实现单图像人群计数》的非正式实施版本。 注意：可以做出预测，热图生成的工作正在进行中。 ### 安装 - 安装Tensorflow和Keras。 - 安装OpenCV。 - 克隆此存储库（如果您不想训练模型并希望使用预先训练好的模型）。 ### 数据集设置 从指定位置下载上海科技数据集，并进行相应配置。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于MCNN的人群计数方法：利用多列卷积神经网络分析上海科技数据集
    优质
    本研究提出了一种基于多列卷积神经网络（MCNN）的人群计数方法，并通过实验验证了其在分析上海科技数据集上的有效性与优越性。 使用MCNN进行人群计数——MindSpark Hackathon 2018 本项目采用多列卷积神经网络（MCNN）对上海科技数据集进行人群计数。这是CVPR 2016论文《通过多列卷积神经网络实现单图像人群计数》的非正式实施版本。 注意：可以做出预测，热图生成的工作正在进行中。 ### 安装 - 安装Tensorflow和Keras。 - 安装OpenCV。 - 克隆此存储库（如果您不想训练模型并希望使用预先训练好的模型）。 ### 数据集设置 从指定位置下载上海科技数据集，并进行相应配置。
     
  • 基于卷积神经网络的MNIST数据集分析
    优质
    本研究利用卷积神经网络对MNIST手写数字数据集进行分类分析，旨在探索深度学习技术在图像识别中的应用效果与优化路径。 使用卷积神经网络对MNIST数据集进行分析，并利用TensorFlow构建模型。 1. 导入所需的库： ```python import tensorflow as tf import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import datetime from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data ``` 2. 加载MNIST数据集： ```python mnist = input_data.read_data_sets(data/, one_hot=True) ```
     
  • Lu法MATLAB代码-SaCNN-人群计数-Tencent Youtu：基于尺度自适应卷积神经网络的人群计数方法...
    优质
    本项目介绍了一种名为SaCNN的尺度自适应卷积神经网络模型，用于高效准确地进行人群计数。该技术由腾讯优图实验室开发，利用MATLAB实现，能够处理不同规模和密度下的群体检测问题。 LU法MATLAB代码通过尺度自适应卷积神经网络进行人群计数是由张璐、石妙静和陈乔波编写的。该项目是WACV18论文中提出的人群计数方法的实现——SaCNN从多个层提取特征图并对其进行调整以生成最终的密度图。提出了一个相对计数损失来提高网络对行人稀少场景的泛化能力；为此类场景收集了一个新的数据集SmartCity。 此代码在MIT许可下发布（详情请参阅LICENSE文件）。它只能用于学术研究目的，腾讯保留所有权利。如果本项目对您的研究有帮助，请在出版物中引用我们的论文： @article{zhang17sacnn, Author={LuZhang*, MiaojingShi* and QiaoboChen}, Title={CrowdCountingViaSacle-adaptiveConvolutionalNeuralNetwork}}
     
  • 基于CIFAR10数据集的经典卷积神经网络源码
    优质
    本项目提供多种经典卷积神经网络在CIFAR-10数据集上的实现代码，包括训练和测试过程，适用于深度学习研究与教学。 卷积神经网络的经典代码使用了TensorFlow框架，并能够实现对CIFAR-10数据集的分类。
     
  • EMNIST分类：基于卷积神经网络的方法
    优质
    本文介绍了一种利用卷积神经网络进行EMNIST数据集分类的方法，展示了该模型在手写字符识别中的高效性和准确性。 使用卷积神经网络对EMNIST数字进行分类。
     
  • 基于STFT与卷积神经网络的时序数据分析分类
    优质
    本研究结合短时傅里叶变换(STFT)和卷积神经网络(CNN)，提出一种有效分析与时分类时序数据的方法，显著提升模式识别性能。 在时序数据分析领域，STFT（短时傅立叶变换）和卷积神经网络（CNN）是两种常用且强大的工具，常被结合用于时序数据的分类任务。STFT能够将非平稳信号转换为频域表示，揭示信号随时间变化的特性；而CNN则擅长在多维数据中捕获局部特征并进行学习。 首先，让我们理解STFT的基本原理。STFT是一种分析信号频率成分随时间变化的技术，它通过将信号分成小段，对每一段进行傅立叶变换，从而得到局部的频谱信息。这种方法可以捕捉到信号在不同时间点的瞬时频率特性，对于非平稳信号的分析尤其有用。时序数据如生理信号、声音信号或股票价格序列往往具有随时间变化的特点，因此STFT成为预处理这些数据的有效手段。 接下来我们讨论卷积神经网络（CNN）。CNN在图像识别和计算机视觉领域取得了显著成就，但它们同样适用于处理一维时序数据。在时序数据分类任务中，CNN的卷积层可以捕获输入序列中的局部模式，池化层则用于降低计算复杂性并保留关键特征。此外，全连接层将提取到的特性映射至目标类别以实现分类。 结合STFT与CNN通常涉及以下步骤： 1. **数据预处理**：应用STFT对时序数据进行变换，得到一系列频谱图像。这将原始时序数据转化为二维的频域表示，每个频谱图代表了信号在一个时间窗口内的频率特性。 2. **构建CNN模型**：设计一个包含卷积层、池化层和全连接层的CNN架构。其中卷积层用于提取频谱图像中的特征，池化层降低维度，而全链接层则进行分类任务。 3. **训练与优化**：使用带有标签的数据集对CNN模型进行训练，并调整参数以最小化损失函数。常用优化器包括Adam和SGD等，损失函数可能采用交叉熵形式。 4. **评估与验证**：通过验证数据集来评估模型性能，常用的评价指标有准确率、精确度、召回率及F1分数。 5. **预测与应用**：在完成训练后可对新的时序数据进行STFT变换，并输入至CNN模型中以实现分类预测。 此外，在自然语言处理（NLP）领域，尽管主要关注的是文本数据，但STFT和CNN的组合也有其应用场景。例如，在语音识别过程中，声音信号被视为典型的时序信息；而通过应用STFT可以揭示出语音中的频谱特性，并利用CNN捕捉到音节或单词级别的特征表现形式。同时，CNN也可以用于情感分析任务中处理文本数据，其中词嵌入作为输入帮助模型学习文本局部结构与情绪模式。 综上所述，结合使用STFT和CNN为时序数据分析提供了一种强大且灵活的方法，特别是在非平稳信号的处理及理解局部模式方面更为有效。通过巧妙地利用这两种技术可以构建出高效的模型来应对各种类型的时序分析挑战。
     
  • CIFAR-10数据集上的TensorFlow卷积神经网络实现
    优质
    本项目在CIFAR-10数据集上采用TensorFlow框架实现了卷积神经网络模型，旨在探索图像分类任务中的高效算法与技术。 文件夹包含一个名为data的子文件夹（里面是用于训练卷积神经网络的CIFAR-10数据集）以及一个名为CIFAR-10.ipynb的Jupyter Notebook文件（其中包含了实现卷积神经网络所需的代码）。运行该Notebook即可开始使用提供的数据进行模型训练。文件夹中还有其他一些测试用文件，这些文件不影响最终结果，在这里可以忽略不看。所提供的代码已经过验证准确无误，下载后可以直接在环境中运行而无需做出任何改动。
     
  • 用于股票预测的卷积神经网络数据集
    优质
    本数据集专为股票市场预测设计，采用卷积神经网络技术分析历史股价与交易量信息，旨在提供精准的趋势预测模型训练素材。 股票市场以其高收益与高风险共存的特性吸引了普通投资者及专业机构的关注。预测股市走势始终是研究的重点之一。由于影响因素众多且复杂多变，股票市场的动态行为难以捉摸。 本案例选取了2018年沪市A股超过6000条记录的数据进行分析建模。数据集中包含了开盘价、最高价、最低价、收盘价及成交量等历史信息。其中，开盘价（open）、最高价（high）和最低价（low），被视为投资者最为关心的三个关键指标；而最后一列label则代表了在观察窗口内股票价格是上升还是下降：上涨标记为1，下跌标记为0。 研究的核心思路是从时间序列的角度出发，利用过去的市场数据来预测未来的趋势。具体而言，我们将基于每只股票的历史开盘价、收盘价和最高价来进行走势的预测分析。
     
  • 基于卷积神经网络的驾驶行为分析方法
    优质
    本研究提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的驾驶行为分析方法，通过深度学习技术有效识别和预测驾驶员的行为模式。 本段落提出了一种基于卷积神经网络的驾驶行为分析算法，在人脸定位的基础上实现了驾驶员疲劳检测与行为检测。对于疲劳检测任务，研究了不同感受野对疲劳检测精度的影响，并确定了最佳模型结构；在行为检测方面，考虑到各种行为对应作用域大小不一的特点，设计了一种多尺度特征的多支路注意力网络模型。该模型通过提取多种尺度的特征实现分类，并运用注意力机制来增强判别性特征。实验结果表明，这种方法能够与现有的主流卷积神经网络模型结合使用并显著提高驾驶行为分析的准确性。