​高密度人群计数算法，苏大发布VMambaCC，既要全局感受野，也要推理速度！

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以下 文 章来源于微信公众号：AI视界引擎 作者：AI引擎 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Ds1glOMW4szn-i6D6iljGQ 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 人群计数是利用视觉模型对图像或视频中个体数量分析的关键任务，但是该任务往往具有 高密度、遮挡和小目标等挑战。今天分享苏大发布的 VMambaCC状态空间模型，兼顾全局感受野和推理速度！ 论文链接： https://arxiv.org/abs/2405.03978 作为深度学习模型，Visual Mamba（VMamba）具有低计算复杂度和全局感受野，已成功应用于图像分类和检测。为了扩展其应用范围，作者将VMamba应用于人群计数，并提出了一种新型的VMambaCC（VMamba人群计数）模型。 自然地，VMambaCC 继承了 VMamba的优点，即对图像的全局建模和低计算成本。此外，作者为VMambaCC设计了一种多头高级特征（MHF）注意力机制。 MHF是一种新 ………………………………