人群计数论文笔记之Density-Aware Multi-Task Learning for Crowd Counting

文章目录 背景 论文要解决的问题 论文方案 本文目标 论文网络思想 背景 已有方法的缺点： 基于图片分类，目标检测，语义分割等领域迁移到人群计数领域方法中的各种基于cnn的方法虽然有显著的提升（什么显著的提升？没有看懂，精度还是？）但在一个或多个场景中人群密度分布差异较大时表现会下降。 分布差异主要来自两个方面。第一个因素是人们在一个场景中的真实聚集和分散。 第二个因素是相机的视角，这是导致比例问

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