文件名称：很棒的人群本地化：很棒的人群本地化
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文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-10 15:21:58
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计，定位和跟踪[] [] 2021年 ** [Crowd-SDNet] **一种用于人群中点监督对象检测和计数的自训练方法（ T-IP ） [TopoCount]在具有拓扑约束的人群中的定位（ AA
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