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ShanghaiTech dataset
ShanghaiTech dataset
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新的ADLA框架统一了跨范式的线段检测
研究人员开发了自适应双约束线聚合（ADLA），一种新颖的线段检测框架，可在不同检测范式下有效运行。与先前针对通用或线框线段进行优化的方法不同，ADLA通过在方向一致性和有界正交距离约束下逐步聚合像素来同时处理两者。该框架动态更新线段质心和方向，并结合边缘强度信息以减少参数调整。在三个数据集上的实验表明，ADLA在不同标注设置下表现一致，并取得了较高的F^H分数。
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新的注意力机制提高了公共交通客流统计的准确性
研究人员开发了一种新方法，通过在CSRNet深度学习模型中使用无参数注意力机制来优化公共交通客流统计。该方法旨在提高密集和遮挡场景下的准确性，而不会增加模型大小或计算成本，使其适用于资源受限的边缘设备。在ShanghaiTech数据集上的实验表明，无参数注意力模块取得了与参数化版本相当或更优的结果，其中一种新颖的组合（PFCASA）被证明对较低的客流密度有效，而通道注意力（PFCA）则对较高的客流密度有效。