Crowd counting har nyligen väckt ett ökat intresse för datorseende men är fortfarande ett utmanande problem. I detta dokument föreslår vi en trellis encoder-dekoder nätverk (Tednet) för crowd counting, som fokuserar på att generera hög kvalitet densitet estimering kartor. De viktigaste bidragen är fyrafaldiga. För det första utvecklar vi en ny trellis-arkitektur som innehåller flera avkodningsvägar till hierarkiskt aggregerade funktioner i olika kodningsfaser, vilket förbättrar den representativa förmågan hos konvolutionella funktioner för stora variationer i objekt. För det andra använder vi täta skip-anslutningar som interleaved över vägar för att underlätta tillräcklig multi-scale funktion fusioner, vilket också hjälper TEDnet att absorbera tillsynsinformationen. För det tredje föreslår vi en ny kombinatorisk förlust för att upprätthålla likheter i lokal sammanhållning och rumslig korrelation mellan kartor. Genom att distribuera denna kombinatoriska förlust på mellanliggande utgångar, TEDnet kan förbättra back-förökningsprocessen och lindra lutning försvinner problem. Slutligen, på fyra allmänt använda riktmärken, uppnår vårt TEDnet den bästa övergripande prestandan både när det gäller densitet karta kvalitet och räkning noggrannhet, med en förbättring upp till 14% i MAE metrisk. Dessa resultat validerar TEDnets effektivitet för crowd counting.
Jiang m.fl. REF föreslog Trellis Encoder-Decoder Networks (Tednet), som kunde uppskatta en högkvalitativ crowd densitet karta för räkning.
Crowd Counting and Density Estimation by Trellis Encoder-Decoder Networks
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}