人群计数模型的训练方法及装置制造方法及图纸

本公开涉及目标检测技术领域，提供了一种人群计数模型的训练方法及装置。该方法包括：利用图片特征提取网络、类别特征提取网络、可学习网络和分类网络构建人群计数模型；将训练图片和类别信息输入人群计数模型：通过图片特征提取网络处理训练图片，得到图片特征；通过类别特征提取网络处理类别信息，得到类别特征；通过可学习网络处理图片特征和类别特征，得到注意力特征；通过分类网络处理图片特征和注意力特征，得到计数结果；利用平均绝对值损失函数计算计数结果和训练图片的标签之间的损失，依据损失优化人群计数模型的模型参数。采用上述技术手段，解决现有技术中，人群密集场景下人群计数模型精度低的问题。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及目标检测，尤其涉及一种人群计数模型的训练方法及装置。

技术介绍

1、人群计数的目的是统计图片中的人数，现有算法在简单场景下的人群计数精度高，但是在复杂场景下，因为人群密集而存在大量遮挡，从而影响了人群计数精度。为了解决密集场景下的人群计数问题，现有算法往往会用密度区域的特征图进行缩放，但是这种缩放有可能会降低稀疏区域的计数效果，最终导致计数效果达不到预期。

技术实现思路

1、有鉴于此，本公开实施例提供了一种人群计数模型的训练方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术中，人群密集场景下人群计数模型精度低的问题。

2、本公开实施例的第一方面，提供了一种人群计数模型的训练方法，包括：构建图片特征提取网络、类别特征提取网络、可学习网络和分类网络，利用图片特征提取网络、类别特征提取网络、可学习网络和分类网络构建人群计数模型；获取训练图片以及训练图片的类别信息，将训练图片和类别信息输入人群计数模型：通过图片特征提取网络处理训练图片，得到图片特征；通过类别特征提取网络处理类别信息，得到类本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种人群计数模型的训练方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建图片特征提取网络、类别特征提取网络、可学习网络和分类网络，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过所述图片特征提取网络处理所述训练图片，得到图片特征，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过所述可学习网络处理所述图片特征和所述类别特征，得到注意力特征，包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过所述分类网络处理所述图片特征和所述注意力特征，得到计数结果，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特...

【技术特征摘要】

1.一种人群计数模型的训练方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建图片特征提取网络、类别特征提取网络、可学习网络和分类网络，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过所述图片特征提取网络处理所述训练图片，得到图片特征，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过所述可学习网络处理所述图片特征和所述类别特征，得到注意力特征，包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过所述分类网络处理所述图片特征和所述注意力特征，得到计数结果，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述损失优化所述人群计数模...

【专利技术属性】
技术研发人员：王旭岩，
申请(专利权)人：深圳须弥云图空间科技有限公司，
类型：发明
国别省市：