Under det senaste årtiondet drar folkräkning till sig stor uppmärksamhet av forskare på grund av dess omfattande tillämpningar, inklusive övervakning av folkmassor, allmän säkerhet, rymddesign osv. Många konvolutionella neurala nätverk (CNN) är utformade för att ta itu med denna uppgift. De datauppsättningar som för närvarande släpps är dock så småskaliga att de inte kan tillgodose behoven hos de övervakade CNN-baserade algoritmerna. För att lösa detta problem konstruerar vi en storskalig folkmassa som räknar dataset, NWPU-Crowd, bestående av 5, 109 bilder, i totalt 2, 133, 238 kommenterade huvuden. Jämfört med andra verkliga datauppsättningar innehåller den olika belysningsscener och har det största densitetsområdet (0  på 20, 033). Dessutom utvecklas en referenswebbplats för opartisk utvärdering av de olika metoderna, vilket gör det möjligt för forskare att lämna in testresultaten. Baserat på den föreslagna datauppsättningen beskriver vi ytterligare dataegenskaperna, utvärderar prestandan hos vissa vanliga toppmoderna metoder (SOTA) och analyserar de nya problem som uppstår på de nya uppgifterna. Dessutom finns NWPU-Crowd Dataset tillgängligt på http://www.crowdbenchmark.com/, och koden är öppen på https://github.com/gjy3035/NWPU-Crowd-Sample-Code.
Senast, Wang et al. REF släppte en storskalig crowd counting dataset (NWPUCrowd) bestående av 5.109 bilder med 2.13 miljoner anteckningar.
NWPU-Crowd: A Large-Scale Benchmark for Crowd Counting
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}