Nyligen, räkna antalet människor för crowd scener är ett hett ämne på grund av dess utbredda tillämpningar (t.ex. videoövervakning, allmän säkerhet). Det är en svår uppgift i det vilda: föränderlig miljö, stort antal människor gör att de nuvarande metoderna inte kan fungera bra. Dessutom, på grund av de knappa uppgifterna, många metoder lider av överexekvering i en annan utsträckning. För att åtgärda ovanstående två problem, för det första, utvecklar vi en datainsamling och märkning, som kan generera syntetiska crowd scener och samtidigt kommentera dem utan någon arbetskraft. Baserat på detta bygger vi ett storskaligt, mångsidigt syntetiskt dataset. För det andra föreslår vi två system som utnyttjar de syntetiska uppgifterna för att öka publikens prestanda i det vilda: 1) pretrainea en crowd counter på de syntetiska data, sedan finjustera den med hjälp av de verkliga data, vilket avsevärt föranleder modellens prestanda på verkliga data; 2) föreslå en crowd counting metod via domänanpassning, som kan befria människor från tunga data annoteringar. Omfattande experiment visar att den första metoden uppnår toppmodern prestanda på fyra verkliga datauppsättningar, och den andra överträffar våra baslinjer. Datauppsättningen och källkoden finns på https://gjy3035.github.io/GCC-CL/.
Wang m.fl. REF föreslår att man skapar en stor syntetisk datauppsättning och utför domänanpassning till den verkliga måldomänen.
Learning From Synthetic Data for Crowd Counting in the Wild
{'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']}