I detta papper vi avancerar state-of-the-art för publik räkna i hög densitet scener genom att ytterligare utforska idén om en helt konvolutionell publik räkna modell infördes av (Zhang et al., 2016). Att producera en exakt och robust crowd count estimator med hjälp av datorseende tekniker har väckt stort forskningsintresse under de senaste åren. Applikationer för crowd counting system finns i många olika områden, inklusive stadsplanering, detaljhandel, och naturligtvis allmän allmän allmän säkerhet. Att utveckla en mycket allmän beräkningsmodell som kan användas i alla övervakningsscenarier med alla kameraperspektiv är det centrala målet för forskningen på detta område. Tekniker som utvecklats i det förflutna har i allmänhet presterat dåligt i mycket överbelastade scener med flera tusentals människor i ram (Rodriguez et al., 2011). Vår strategi, influerad av arbetet i (Zhang et al., 2016), består av följande bidrag: (1) En utbildning uppsättning förstärkningsschema som minimerar redundans bland utbildningsprov för att förbättra modellen generalisering och övergripande beräkning prestanda; (2) en djup, enda kolumn, helt konvolutional nätverk (FCN) arkitektur; (3) en flerskalig medelvärde steg under inferens. Den utvecklade tekniken kan analysera bilder av alla upplösnings- eller bildförhållande och uppnå toppmoderna räkneprestanda på Shanghaitech Part B och UCF CC 50 datauppsättningar samt konkurrenskraftiga prestanda på Shanghaitech Part A.
Marsden m.fl. I REF föreslogs en fullt konvolutionell gruppräkningsmetod för att förutsäga antalet människor i mycket överbelastade scener.
Fully Convolutional Crowd Counting On Highly Congested Scenes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}