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An open-source PyTorch code for crowd counting

Results 74 C-3-Framework issues
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您好!我最近尝试基于CSRNet复现WorldExpo‘10数据集上的结果,但是尚未复现到原论文的指标。原作者github没有提供相关说明。我在您的github上找到了生成WorldExpo'10数据集标签的方法是在roi区域外进行模糊处理。有几个问题咨询您一下: (1)即使进行了模糊处理,我发现roi区域外的点也会有不清晰的人头点影响,这样做是否对训练产生不利影响? (2)您在该数据集上训练的效果如何?对于这一数据集的训练有什么trick吗?我目前复现的效果较差的原因主要在于这一数据集的密集场景效果较差,稀疏场景正常。 我尝试用您的生成标签方法并且在lr=1e-5的条件下达到最低平均mae11.7,差于CSRNet中mae8.6效果。 非常感谢您的回复!

可以提供ucsd和mall的密度图处理方式吗,非常感谢

我看C-3-Framework中的results_reports中的设置都为3000,我训练自己的模型也需要设置这么大吗?想知道你们都是训练了多少轮次达到了最好的效果,训练一次要好久。

RuntimeError:The size of tensor a (680) must match the size of tensor b (683) at non-singleton dimension 0 thanks

你好,我想问下关于各个数据集生成ground truth的问题,我看了下你的代码,除了SHA外,其他的数据集生成方式相同,都是用的sigma=4的高斯核,这个sigma值的选取有技巧吗,为什么都是4,在CSRNet论文中处理SHB用的是sigma=15,这个没有影响吗?

Hi, thanks for your excellent works and discussion. When I run the train.py for SHHA datasets, I got a dimension error(VGG net). But only happened when I run for SHHA...

The decoder based on resnet50 is composed of two convolutions (de_pred), What are the functions of the two modules behind de_pred: frontend and own_reslayer_3?