
InFRM | Flood Decision Support Toolbox - USGS
Flood Decision Support Toolbox (FDST). A map viewer showing river flood-inundation maps with real-time water, weather, and other related data.
FDST (Fudan-ShanghaiTech)|视频分析数据集|人群计数数据集
2024年5月9日 · 复旦-上海科技数据集 (FDST) 是用于视频人群计数的数据集。 它包含从 13 个不同场景捕获的 15K 帧和大约 394K 带注释的头部. The Fudan-ShanghaiTech dataset (FDST) is a dataset for video crowd counting. It contains 15K frames with about 394K annotated heads captured from 13 different scenes. YouNiverse数据集包含YouTube视频的元数据,按不喜欢次数和不喜欢次数与喜欢次数的相对比例排序,分为绝对排序和相对排序两种文件。
FDST 人群计数数据集 | 数据集 | HyperAI超神经
FDST 全称 Fudan-ShanghaiTech,是一个视频人群计数数据集。该数据集包含了从 13 个不同的场景中的 捕捉的 394,081 个标注标签,共 15,000 帧。
FDST 人群计数数据集|人群计数数据集|计算机视觉数据集
2022年10月20日 · FDST 全称 Fudan-ShanghaiTech,是一个视频人群计数数据集。 该数据集包含了从 13 个不同的场景中的 捕捉的 394,081 个标注标签,共 15,000 帧。 遇见数据集——让每个数据集都被发现,让每一次遇见都有价值。 FDST 全称 Fudan-ShanghaiTech,是一个视频人群计数数据集。 该数据集包含了从 13 个不同的场景中的 捕捉的 394,081 个标注标签,共 15,000 帧。
FDST Dataset - Papers With Code
The Fudan-ShanghaiTech dataset (FDST) is a dataset for video crowd counting. It contains 15K frames with about 394K annotated heads captured from 13 different scenes
sweetyy83/Lstn_fdst_dataset - GitHub
We collected 100 videos captured from 13 different scenes, and FDST dataset contains 150,000 frames, with a total of 394,081 annotated heads.
OpenDataLab 引领AI大模型时代的开放数据平台
复旦-上海科技数据集 (FDST) 是用于视频人群计数的数据集。 它包含从 13 个不同场景捕获的 15K 帧和大约 394K 带注释的头部. title={Locality-constrained spatial transformer network for video crowd counting}, author={Fang, Yanyan and Zhan, Biyun and Cai, Wandi and Gao, Shenghua and Hu, Bo}, booktitle={2019 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)}, pages={814--819}, year={2019},
Flood Decision Support Toolbox - USGS
Figure 1: The three required items for FDST map library creation: streamgage/forecast point, high resolution (3 meter or less) light detection and ranging (lidar) data, and a Federal Emergency …
Multi-level feature fusion based LSTN for video crowd counting论 …
2022年1月13日 · 针对视频人群统计中存在的这些问题,提出了一种基于多层特征融合的位置约束空间互感器网络 (MLSTN),该网络由密度图回归模块和位置约束空间转换器模块组成。 具体来说,我们首先利用卷积 神经网络 的低层、中层和高层特征来估计每一帧的密度图。 这是因为低级特征在提取小的头部信息时可能更有效,而中、高级特征在提取中、大的头部信息时可能更有效。 然后,为了度量相邻帧之间的密度映射关系,提出了LST模块,该模块通过串联多个回归密度映 …
基于fDSST算法的运动目标跟踪系统(一) - CSDN博客
2021年7月6日 · 本文详细介绍了作者在毕业设计中使用Python实现fDSST(改进的自适应卡尔曼滤波器)目标跟踪算法的过程,包括理解算法原理、环境搭建、代码改进、数据集测试及在树莓派上的移植。 核心工作涉及目标跟踪的特征提取(fHOG+灰度特征)、平移和尺度滤波的实现,以及相关滤波器的更新。 作者分享了代码阅读中的难点和理解,如特征矩阵的构造、矩阵点乘的应用及滤波器的融合策略,并提供了代码资源链接。 毕业设计是做的目标跟踪的项目,整个完成的流 …