I crowd counting dataset är varje person kommenterad av en punkt, som vanligtvis är mitten av huvudet. Och uppgiften är att uppskatta det totala antalet i en publikscen. De flesta av de state-of-the-art metoder är baserade på uppskattning av densitet karta, som omvandlar den glesa punkten annoteringar till en "jordisk sanning" densitet karta genom en Gaussian kärna, och sedan använda den som inlärningsmålet för att träna en densitet karta uppskattning. Men en sådan "jord-sanning" densitet karta är ofullständig på grund av ocklusioner, perspektiveffekter, variationer i objekt former, etc. Tvärtom föreslår vi Bayesian förlust, en ny förlustfunktion som konstruerar en sannolikhetsmodell för densitet från punkt annoteringar. I stället för att begränsa värdet vid varje pixel i densitetskartan antar den föreslagna träningsförlusten en mer tillförlitlig övervakning av räkningsförväntningen vid varje kommenterad punkt. Utan klockor och visselpipor gör förlustfunktionen betydande förbättringar jämfört med baslinjeförlusten för alla testade datauppsättningar. Dessutom spelar vår föreslagna förlustfunktion utrustad med ett standardstamnät, utan att använda några externa detektorer eller flerskaliga arkitekturer, positivt mot konstens tillstånd. Vår metod överträffar tidigare bästa metoder med en stor marginal på den senaste och största UCF-QNRF dataset. Källkoden finns på https://github.com/ZhihengCV/ Baysian-Crowd-Counting.
Mamma och Al. I REF föreslogs en ny Bayesiansk förlustfunktion för utbildning av räknande nätverk, vilket innebär övervakning av räkningsförväntningarna vid varje kommenterad punkt.
Bayesian Loss for Crowd Count Estimation With Point Supervision
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}