随海亮
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GitHub：人群密度估计最全资料集锦

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本文就给大家推荐一个人群密度估计（Crowd Counting）的最全资料项目：Awesome-Crowd-Counting。

https://github.com/gjy3035/Awesome-Crowd-Counting

Awesome-Crowd-Counting

该项目主要包含以下内容：

  • 代码
  • 数据集
  • 论文
  • 排行榜

代码

原作者 Junyu Gao 开源了一个基于PyTorch的人群密度估计库，其名称为：Crowd Counting Code Framework，缩写为 C^3 Framework。该库可以在多种主流数据集上测试，提供很棒的baselines。

https://github.com/gjy3035/C-3-Framework
GitHub：人群密度估计最全资料集锦_第1张图片
注：原作者Junyu Gao在CVPR 2019上发表了一篇人群密度估计相关的论文（果然是大佬）。感兴趣的同学可以看一下：

《Learning from Synthetic Data for Crowd Counting in the Wild》

https://arxiv.org/abs/1903.03303

数据集

下面的数据集都是经典常用的，原文中都提供了下载链接，整理的很用心。

  • GCC Dataset
  • UCF-QNRF Dataset
  • ShanghaiTech Dataset
  • WorldExpo’10 Dataset
  • UCF CC 50 Dataset
  • Mall Dataset
  • UCSD Dataset
  • SmartCity Dataset
  • AHU-Crowd Dataset

论文
论文分arXiv上的论文和已发表的顶会/顶刊论文（如CVPR、AAAI、T-PAMI、WACV、ACCV、TIP、ECCV和IJCAI等）

arXiv上的论文
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2019 顶会/顶刊论文
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2018 顶会/顶刊论文
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注：还有2017、2016、2015及以后的论文，此处省略

排行榜

排行榜：不同数据集上不同算法的实验结果。

ShanghaiTech Part A 数据集
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ShanghaiTech Part B 数据集
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UCF-QNRF 数据集
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WorldExpo’10 数据集
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