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FGENet: 拥挤人群数量的细粒度提取网络
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为SPF-Net的合成融合金字塔网络，以及设计了一个尺度感知损失函数，用于准确计算人群数量。通过高斯模型噪声标注点，从输入图像中提取人群概率密度图。使用多尺度完全协方差近似联合分布，实现了低秩近似的可构建性和高效实现。SPF-Net能够准确预测人群中人员的位置，即使在嘈杂的训练注释下也能训练。
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关键要点
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开发了一种名为SPF-Net的合成融合金字塔网络。
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设计了一个尺度感知损失函数，以实现准确的人群计数。
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使用高斯模型噪声标注点，从输入图像中提取人群概率密度图。
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采用多尺度完全协方差近似联合分布，实现低秩近似的可构建性和高效实现。
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SPF-Net能够准确预测人群中人员的位置，即使在嘈杂的训练注释下也能训练。
