基于注意力机制与编解码结构的人群计数网络

作     者：黄友文 肖贵光 豆恒 HUANG Youwen;XIAO Guiguang;DOU Heng

作者机构：江西理工大学信息工程学院江西赣州341000 

基　　金：江西省教育厅科技资助项目(GJJ180443) 

出 版 物：《传感器与微系统》 (Transducer and Microsystem Technologies)

年 卷 期：2023年第42卷第5期

页      码：78-82,86页

摘      要：针对人群计数任务中背景干扰和尺度变化影响计数精度的问题,提出一种基于注意力机制与编解码结构的人群计数网络CAENet。网络以编解码结构为骨干,基于特征金字塔设计多尺度融合(MF)模块,使编码器中具有不同尺度语义信息的特征进行融合。引入通道注意力机制,使用一条单独的解码通道设计注意力模块(AM),将模块生成的注意力图反馈到解码器的各个阶段用于抑制背景干扰。网络通过逐级监督的方式完成训练,并将最后一层输出的密度图作为最终的预测结果。在多个公开数据集的测试结果表明:该网络在固定场景中的人群计数任务中具有较高的准确性,且鲁棒性强,泛化性能良好。

主 题 词：人群计数 背景干扰 编解码 多尺度融合 通道注意力机制 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.13873/J.1000-9787(2023)05-0078-05

馆 藏 号：203121368...