用于训练密度估计模型，相对其它数据有更好的适用性。里面分为partA和partB，partA图像目标较为密集，partB图像目标较为稀疏。根据实际应用可选择A或者B进行模型训练和测试

pmacct 是一套被动网络监控工具，用于计算、聚合、分类和导出 IPv4/v6 流量； 采集方式有libpcap、ULOG、NetFlow、sFlow； 后端包括 MySQL、PostgreSQL、SQLite、内存表。 本地 BGP 实现。

Visdrone2021_CrowdCounting.rar

ECCV2020：具有本地计数图的人群混合自适应回归网络 介绍 在这项工作中，我们介绍了一个称为局部计数图的新学习目标，并显示了其在局部计数回归中的可行性和优势。 同时，我们提出了一种从粗到精的方式的自适应混合回归框架。 它报告了计数准确性和训练阶段稳定性的显着提高，并在几个权威数据集上实现了最先进的性能。 有关更多详细信息，请参阅我们的。 框架 演示版 入门 先决条件 Python> = 3.5 火炬> = 1.0.1 其他库在requirements.txt ，运行pip install -r requirements.txt 。 资料准备 从官方网站下载ShanghaiTech, UCF-QNRF, UCF_CC_50数据集，并将其解压缩到./ProcessedData 。 运行cd ./datasets/XXX/和python prepare_XXX_mod64.py调整图

BGP Accounting技术白皮书.pdf

使用此系统，您可以记录客户余额和产品的数量。 演示用户名：admin 通行证：admin 演示：http://demo.tilpark.com/muhasebe/index2.php 网站：http://phpaccounting.blogspot.com - 英文网站：http://tilpark.com - 土耳其

里面包括实验代码，实验结果截图和说明文档，是在github上的dcc_crowdnet的代码完善及可视化显示。由于上传文件大小限制，这里没有训练模型，请到我的主页“贡献的资源”里面下载。

Counting源代码统计器，对开发的代码进行统计，辅助开发者进行开发，也可以用于软件测试时对代码的统计

全血细胞计数（CBC）数据集 数据集包含360个血液涂片图像及其注释文件，这些图像分为Training ， Testing集和Validation集。 训练文件夹包含300张带注释的图像。 测试和验证文件夹都包含60张带有注释的图像。 我们已经对进行了一些修改，以准备此CBC数据集，其中一些图像注释文件包含的红细胞（RBC）低于实际值，并且一个注释文件完全不包含任何RBC，尽管细胞涂片图像包含RBC。 。 因此，我们清除了所有错误文件，并将数据集分为三部分。 在360个涂片图像中，首先将300个带有注释的血细胞图像用作训练集，然后将60个带有注释的图像中的其余图像用作测试集。 由于数据不足，训练集的一个子集用于准备包含60个带注释图像的验证集。 纸 修改并准备好的数据集以 :link: 如果您使用此数据集，请引用本文： @article{alam2019machine, title={

yolov5 + deepsort实现了行人计数功能， 统计摄像头内出现过的总人数，以及对穿越自定义黄线行人计数效果如下 运行 python person_count.py 详细见本人博客：