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基于Yolov5的密集场所人数估计方法
被引量：
12
1
作者
王婧媛
方健
《吉林大学学报（信息科学版）》
CAS
2021年第6期682-687,共6页
为解决目前对高密度人群计数问题,提出了一种基于Yolov5的人群计数方法。其中输入层主要进行Mosaic数据增强,即自适应锚框和自适应的图片缩放技术;Backbone中Yolov5主要采用Focus和CSP(Cross Stage Partial)结构;Neck层采用SPP(Spatial ...
为解决目前对高密度人群计数问题,提出了一种基于Yolov5的人群计数方法。其中输入层主要进行Mosaic数据增强,即自适应锚框和自适应的图片缩放技术;Backbone中Yolov5主要采用Focus和CSP(Cross Stage Partial)结构;Neck层采用SPP(Spatial Pyramid Pooling)模块和FPN(Feature Pyramid Networks)+PAN(Pixel Aggregation Network)结构;输出端主要针对Bounding Box损失函数采用了CIOU;oss作为损失函数和DIOU;oss作为NMS(Non Maximum Suppression)的平均指标;最终输出训练结果。实验结果表明,该方法能有效提高人群计数的精度。
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关键词
人群计数
Mosaic数据增强
Yolov5算法
focus
和
csp
结构
下载PDF
职称材料
题名
基于Yolov5的密集场所人数估计方法
被引量：
12
1
作者
王婧媛
方健
机构
吉林工程技术师范学院电气工程学院
出处
《吉林大学学报（信息科学版）》
CAS
2021年第6期682-687,共6页
基金
吉林工程技术师范学院校级基金资助项目(XYBK202009)。
文摘
为解决目前对高密度人群计数问题,提出了一种基于Yolov5的人群计数方法。其中输入层主要进行Mosaic数据增强,即自适应锚框和自适应的图片缩放技术;Backbone中Yolov5主要采用Focus和CSP(Cross Stage Partial)结构;Neck层采用SPP(Spatial Pyramid Pooling)模块和FPN(Feature Pyramid Networks)+PAN(Pixel Aggregation Network)结构;输出端主要针对Bounding Box损失函数采用了CIOU;oss作为损失函数和DIOU;oss作为NMS(Non Maximum Suppression)的平均指标;最终输出训练结果。实验结果表明,该方法能有效提高人群计数的精度。
关键词
人群计数
Mosaic数据增强
Yolov5算法
focus
和
csp
结构
Keywords
people counting
Mosaic data enhancement
Yolov5 algorithm
focus
and cross stage partial(
csp
)structure
分类号
TP305 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Yolov5的密集场所人数估计方法
王婧媛
方健
《吉林大学学报（信息科学版）》
CAS
2021
12
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职称材料
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参考文献
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