C-3-Framework

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人群计数这类视觉任务，最耗时的往往不是模型本身，而是数据准备。C-3-Framework 把六个主流人群计数数据集整合进一个 PyTorch 开发套件，让你能直接拿 AlexNet、VGG、ResNet 这些经典骨干跑起来，和已发表的基线结果做对比。它还会记录损失曲线和 TensorBoard 可视化，并把整个代码包连同参数设置一起快照保存，实验结束后随时能原样重跑。这一点在判断新模型是否真的优于论文数字时特别有用。不过项目已停止维护，作者建议改用 NWPU-Crowd-Sample-Code 或其他方案，所以更适合作为复现和对照的参考，而不是长期依赖的框架。