文件名称：图像的均方误差的matlab代码-crowd_counting:网络
文件大小：18.65MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 00:07:30
系统开源
图像的均方误差的matlab代码使用NWPU人群数据集的LCN（轻量人群竞赛网） 此回购基于。 入门 准备 先决条件 Python 3.x Pytorch 1.x ：。 其他库在requirements.txt ，运行pip install -r requirements.txt 。 安装 克隆此仓库： git clone https://github.com/sailyung/crowd_counting.git 资料准备 从此下载NWPU-Crowd数据集。 images_part*解压缩*zip文件并将images_part*放入文件夹。 最后，文件夹树如下： -- NWPU-Crowd |-- images | |-- 0001.jpg | |-- 0002.jpg | |-- ... | |-- 5109.jpg |-- jsons | |-- 0001.json | |-- 0002.json | |-- ... | |-- 5109.json |-- mats | |-- 0001.mat | |-- 0002.mat | |-- ... | |-- 5109.mat |
【文件预览】：
crowd_counting-master
----train.py(778B)
----config.py(2KB)
----models()
--------counters()
--------__init__.py(0B)
--------__pycache__()
--------CC.py(1KB)
----test.py(4KB)
----requirements.txt(95B)
----__init__.py(0B)
----datasets()
--------prepare_NWPU.m(3KB)
--------__init__.py(4KB)
--------get_density_map_gaussian.m(1KB)
--------basedataset.py(3KB)
--------setting()
--------get_dot_map.m(374B)
--------common.py(1011B)
----LICENSE(1KB)
----exp()
--------02-13_15-06_NWPU_LCN_1e-05()
----demo.py(2KB)
----README.md(4KB)
----misc()
--------cal_mean.py(1KB)
--------utils.py(9KB)
--------__init__.py(0B)
--------layer.py(4KB)
--------dot_ops.py(2KB)
--------__pycache__()
--------transforms.py(6KB)
--------evaluation_code.py(3KB)
----submmited_LCN.txt(20KB)
----trainer.py(9KB)