说明: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[]
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