@花間繡羽 這個(gè)得看你怎么設(shè)計(jì)的，輸入是彩色圖像，網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的輸出也要是三通道對(duì)應(yīng)寬高的圖
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@馬刺spurs 好像沒有
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@DS_39ca 這個(gè)h5文件要先生成，數(shù)據(jù)集路徑好像有，training_root這個(gè)
def generate_training_data_patches(training_root, save_path, input_size, label_size, scale_factor):
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@雷阿倫在第六場(chǎng)投中三分球 這個(gè)我就不清楚了
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我印象中好像這個(gè)就只是relu函數(shù)而已，原作者代碼Matlab代碼里面，對(duì)于最后得到的超分辨圖像用了直接用的uint8轉(zhuǎn)換
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我代碼里面沒有寫ssim的指標(biāo)，只有psnr的好像，這兩個(gè)指標(biāo)也可以自己寫下
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數(shù)據(jù)集的標(biāo)簽文件，就是每個(gè)人頭近似中心位置的坐標(biāo)(x,y)，要制作標(biāo)簽文件的話，標(biāo)注完每個(gè)人頭的坐標(biāo)位置后，標(biāo)簽的格式形狀是(n,2),n表示人數(shù)目，2分別代表x和y坐標(biāo)；之后看你要存成什么格式的csv,h5,mat格式的都行。這樣得到每一張對(duì)象對(duì)應(yīng)的人頭坐標(biāo)標(biāo)簽文件就OK了（主要要注意的就是現(xiàn)在的數(shù)據(jù)集格式都是(x,y)，先x后y的）
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@Devilknows 這個(gè)參數(shù)不足，你得再讀讀代碼看看你缺什么參數(shù)，
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@大靈_83cd 這個(gè)是你根據(jù)帶監(jiān)督信息的數(shù)據(jù)訓(xùn)練出模型，對(duì)以后新的圖片你要進(jìn)行使用來得到密度圖或者人數(shù)時(shí)，通過運(yùn)行模型得到相應(yīng)結(jié)果
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可以用訓(xùn)練好的模型，直接對(duì)新的圖片估計(jì)出一張密度圖
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這個(gè)沒有其他信息，我也沒法判斷什么問題
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@_confident_報(bào)什么錯(cuò)？
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python opencv
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crowd-count的意思應(yīng)該是最終得到的count值吧，是一個(gè)值？但你得到的crowd-count是應(yīng)該有46個(gè)值，無法reshape成（1,1），為什么出現(xiàn)這情況你應(yīng)該檢查下輸入輸出之類的
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@_confident_ utils.py好像有個(gè)generate to h5函數(shù)，只是需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的文件夾路徑，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集從srcnn官網(wǎng)中的train code中包含著
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@lliimm 第一次插值1/2獲得的是假設(shè)為低分辨率的圖片（等同于你要進(jìn)行超分的原始圖片），第二次插值就是將插值放大到目標(biāo)尺寸然后輸入srcnn網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行重建的過程。 相當(dāng)于你是沒有同時(shí)擁有某個(gè)訓(xùn)練集某圖片低分辨率和高分辨率圖片，你只能自己造個(gè)低分辨率的，然后原圖片就作為超分的label
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@debug0121 這個(gè)有個(gè)訓(xùn)練的py文件，改數(shù)據(jù)集路徑就行
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@帥先生111 這個(gè)原因就很多了，這個(gè)描述我沒法得出原因，建議調(diào)試下
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@Seven_5b10 這個(gè)制作密度圖，是指的制作用于監(jiān)督數(shù)據(jù)的標(biāo)簽密度圖，至于手工的話，根據(jù)人頭中心點(diǎn)坐標(biāo)加上幾何自適應(yīng)高斯核來生成標(biāo)簽密度圖的
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