1. 毕业设计（论文）主要内容：

学习人群计数相关论文和主流深度学习框架，设计实现一个基于深度学习的人群计数模型。主要内容如下：学习至少一种人群计数相关论文和模型，如MCNN，CP-CNN，ic-CNN等，部分文献可参考必备参考文献；学习至少一种主流深度学习框架，如TensorFlow，Caffe，Kersa等；基于深度学习框架设计并实现一个人群计数模型。要求使用至少一种Shanghaitech，World-Expo'10和UCF等经典数据集对模型进行训练和预测。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1.查阅15篇相关文献（含2篇外文），并每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）；

2.认真填写周记，完成800字开题报告；

3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译，并装订成册（中英文一起，带封面）；

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

4. 主要参考文献

[1] ranjan, viresh, hieu le, and minhhoai. "iterative crowd counting." arxiv preprint arxiv:1807.09959(2018).

[2] zhang, yingying, et al."single-image crowd counting via multi-column convolutional neuralnetwork." proceedings of the ieee conference on computer vision andpattern recognition. 2016.

[3] sam, deepak babu, shiv surya, andr. venkatesh babu. "switching convolutional neural network for crowdcounting." proceedings of the ieee conference on computer vision andpattern recognition. vol. 1. no. 3. 2017.