3D People Counting检测层调优指南

3D 人数统计的检测调优写得还挺细的，适合想折腾模型精度的同学。文档里不仅讲了检测层的结构怎么调，还讲了多调参时候的坑，比如阈值怎么设，层数怎么搭，嗯，思路还蛮清晰的。

检测层的结构拆解直白，每一层做什么、输出什么都讲得清清楚楚。你不用满脑子猜逻辑，直接跟着它讲的图层顺序就行，省事不少。

比较实用的地方是调优建议那块，比如讲confidence threshold太高会漏人，太低又容易误报，怎么折中讲得蛮细的。而且还有实际的数据对比图，看的时候你就知道自己该往哪调了。

如果你用过像YOLO、OpenCV这类框架，文中提到的anchor size、feature pyramid这些概念应该不陌生，直接套用思路也没啥问题。

还有一点挺贴心，配了几个相关资源链接，比如3D AdaBoost 人脸检测和CubeSLAM 单眼 3D 对象检测这些，都是可以参考着一起用的。

如果你最近正好在调一个3D 检测模型，尤其是人流密集场景，建议你看看这个文档，哪怕不照搬，里面那套思路和调参习惯，也值得借鉴一下。