【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及目标计数领域，尤其涉及一种基于自表示密度图的鸟群计数方法及装置。
技术介绍
1、计算机视觉中的鸟群计数任务，旨在使用一个模型对鸟群密度进行统计分析，来对鸟类监控、鸟类保护、鸟类轨迹分析等自然场景中的鸟群数量进行估计。随着生产力的发展，鸟类保护已经逐渐走入人类的认知之中，对大量且普遍微小的鸟类目标进行快速而准确的活动分析越来越被需要，使用高效的鸟群计数能够有效解决这一问题。另一方面，在真实应用场景中，相较于图像，视频数据更为常见，然而现有的单帧图像的计数方法在处理视频数据时无法利用其时序信息，从而限制了性能上限，因此设计适用于视频数据的计数方法正受到越来越多的关注。近年来，这一任务备受计算机视觉领域相关研究者的关注，经过基于检测、基于回归等计数方法的演化，目前所采用的大多是通过生成像素级密度图来完成数量的计算。
2、由于真实密度图生成需要对可见光图像进行点标注或框标注，所需要的标注代价十分昂贵，特别是在密集场景下或视频场景下。由于高昂的标注代价，现有的计数数据集大多规模受限，从而影响数据驱动的深度学习方法在计数任
【技术保护点】
1.一种基于自表示密度图的鸟群计数方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于自表示密度图的鸟群计数方法，其特征在于，所述对密度图进行自表示学习具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于自表示密度图的鸟群计数方法，其特征在于，所述掩码为：
4.根据权利要求1所述的一种基于自表示密度图的鸟群计数方法，其特征在于，所述密度图使用预训练的Vision Transformer作为主干网络，以双流网络结构提取图像和密度图特征并分别完成图像到密度图的回归和密度图的重建；双流网络结构中的两个分支共享参数权重，每个分支由12层...
【技术特征摘要】
1.一种基于自表示密度图的鸟群计数方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于自表示密度图的鸟群计数方法，其特征在于，所述对密度图进行自表示学习具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于自表示密度图的鸟群计数方法，其特征在于，所述掩码为：
4.根据权利要求1所述的一种基于自表示密度图的鸟群计数方法，其特征在于，所述密度图使用预训练的vision transformer作为主干网络，以双流网络结构提取图像和密度图特征并分别完成图像到密度图的回归和密度图的重建；双流网络结构中的两个分支共享参数权重，每个分支由12层vision transformer块组成，并使用在多模态数据上进行预训练的权重对双流网络进行初始化。
5.根据权利要求1所述的一种基于自表示密度图的鸟群计数方法，其特征在于，所述时序融合为一个交叉注意力层，相邻帧的预测密度图作为k和v，而当前帧的预测密度图作为q，其中，q，k，v分别为transformer中计算注意力时使用的query，key，value向量。
6.根据权利要求4...
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