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摘要
近年来,随着人工智能的兴起,计算机视觉技术也得到了长足的发展。目标计数是
计算机视觉技术的一个重要组成部分,旨在对视频或图像中的感兴趣目标进行数目估计,
这在社会公共安全预警、车流量监测、种群密度估计等领域具有极高的应用价值。在实
际生活中,计数类别往往随着时间的变化而改变,例如行人、汽车、动物、细胞等,但
是目前绝大多数的目标计数研究工作只针对特定的类,不能够根据计数类别的变化动态
地学习新的目标类。针对此问题,本文通过增量学习的方式实现对目标计数网络的动态
演变,从而完成对新目标类的动态学习
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