Both L2 and BL assume a fixed groun

Both L2 and BL assume a fixed ground-truth representation, either Gaussian density kernels for L2 or Gaussian likelihoods for BL. Recent works have shown that the intermediate density map representation affects the counting performance, and a better density map representation can be learned in an end-to-end manner from the dotannotations.

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L2 和 BL 都假设一个固定的真值表示，要么是 L2 的高斯密度核，要么是 BL 的高斯似然。最近的工作表明，中间密度图表示会影响计数性能，并且可以从点注释以端到端的方式学习更好的密度图表示。

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L2和BL都假设一个固定的地面真值表示，L2为高斯密度核，BL为高斯似然。最近的研究表明，中等密度映射表示会影响计数性能，并且可以通过点注释以端到端的方式学习更好的密度映射表示。

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L2和BL都假设一个固定的基本事实表示，要么是L2的高斯密度核，要么是BL的高斯似然。最近的工作表明，中间密度图表示影响计数性能，并且可以从点注释中以端到端的方式学习更好的密度图表示。

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