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RCCFormer: A Robust Crowd Counting Network Based on Transformers
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出RCCFormer网络，通过多级特征融合和自适应尺度感知模块，提高了在人群计数中的准确性，尤其在复杂背景和规模变化下，实验结果表明其优于传统方法。
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关键要点
- 本文研究了人群计数这一计算机视觉关键任务。
- 规模变化和复杂背景对人群计数的准确性产生显著影响。
- 提出了RCCFormer网络，通过多级特征融合模块和自适应尺度感知模块。
- RCCFormer网络有效应对背景干扰和规模变化，提高了人群计数的准确性。
- 实验证明RCCFormer在多个数据集上表现优异，超越了传统方法。
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