Det är utbildat att klassificera indatabilder i olika densitetsklasser, medan LCE är ett annat CNN som kodar för lokal kontextinformation och det tränas att utföra patch-wise klassificering av indatabilder i olika densitetsklasser. DME är en multikolonn arkitekturbaserad CNN som syftar till att generera högdimensionella funktionskartor från indatabilden som är sammansmälta med den kontextuella information som uppskattas av GCE och LCE med hjälp av F-CNN. För att generera hög upplösning och hög kvalitet densitet kartor, använder F-CNN en uppsättning konvolutionella och fraktionerat-konstruerade konvolutionella lager och det tränas tillsammans med DME i ett end-to-end mode med hjälp av en kombination av adversarial förlust och pixelnivå Euclidean förlust. Omfattande experiment på mycket utmanande dataset visar att den föreslagna metoden uppnår betydande förbättringar jämfört med de senaste metoderna.
Sindagi m.fl. I REF utvidgades tanken på MCNN till att omfatta kontextuell information för generering av täthetskartor av hög kvalitet.
Generating High-Quality Crowd Density Maps Using Contextual Pyramid CNNs
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}