Модель подсчёта людей MScnn

=======

Введение

Это проект с открытым исходным кодом для подсчёта количества людей в толпе. Реализован на основе статьи «Многомасштабные свёрточные нейронные сети для подсчёта толпы», написанной Zeng L, Xu X, Cai B и др. Для получения более подробной информации см. arXiv paper.

Содержание

1. Установка
2. Подготовка
3. Обучение/Оценка
4. Детали

Установка

1. Требования к конфигурации:

python3.x

Рекомендуется использовать GPU, желательно более мощный, чем GTX960

python-opencv
#tensorflow-gpu==1.0.0
#tensorflow==1.0.0
matplotlib==2.2.2
numpy==1.14.2

conda install -c https://conda.binstar.org/menpo opencv3
pip install -r requirements.txt

2. Получите код:

git clone https://github.com/Ling-Bao/mscnn
cd mscnn

Подготовка

1. Набор данных ShanghaiTech создан Zhang Y, Zhou D, Chen S и др. Более подробно см. статью «Подсчёт людей на одном изображении с помощью многостолбцовой свёрточной нейронной сети» и нажмите здесь.

2. Загрузите набор данных и соответствующую ему карту меток Baidu Yun Пароль: sags

3. Распакуйте набор данных в корневой каталог mscnn:

 tar -xzvf  Data_original.tar.gz

Обучение/Оценка

Обучение проходит легко, просто выполните следующие шаги:

1. Обучение. Используйте mscnn_train.py, чтобы оценить модель MScnn:

python mscnn_train.py

2. Оценка. Используйте mscnn_eval.py, чтобы оценить модель MScnn:

python mscnn_eval.py

Детали

1. Улучшение структуры модели. Добавьте Batch Normal после каждого слоя свёртки.

=======

TAIL