I verkliga världen crowd counting applikationer varierar crowd densities kraftigt i rumsliga och timliga domäner. En detektion baserad beräkningsmetod kommer att uppskatta folkmassor exakt i låg densitet scener, medan dess tillförlitlighet i överbelastade områden är nedgraderad. En regressionsbaserad metod, å andra sidan, fångar den allmänna densitetsinformationen i trånga regioner. Utan att veta var varje person befinner sig, tenderar det att överskatta antalet i områden med låg densitet. Att uteslutande använda någon av dem är således inte tillräckligt för att hantera alla typer av scener med varierande densiteter. För att ta itu med denna fråga, ett nytt end-to-end crowd counting ramverk, som heter DecideNet (DEteCtIon och Density Estimation Network) föreslås. Den kan adaptivt bestämma det lämpliga beräkningsläget för olika platser på bilden baserat på dess verkliga densitetsförhållanden. DecideNet börjar med att uppskatta folkmassans densitet genom att generera detekterings- och regressionsbaserade densitetskartor separat. För att fånga oundviklig variation i densiteter innehåller den en uppmärksamhetsmodul, som är avsedd att på ett anpassningsbart sätt bedöma tillförlitligheten hos de två typerna av skattningar. Den slutliga folkmassan räknas med ledning av uppmärksamhetsmodulen för att anta lämpliga uppskattningar från de två typerna av densitetskartor. Experimentella resultat visar att vår metod uppnår toppmoderna prestanda på tre utmanande crowd counting dataset.
Liu m.fl. REF-föreslagen ram som heter DecideNet för att uppskatta folkmassans antal via adaptivt antagande av uppskattningar av detektions- och regressionsbaserade värden under vägledningen från uppmärksamhetsmekanismen.
DecideNet: Counting Varying Density Crowds Through Attention Guided Detection and Density Estimation
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}