Crowd management är av största vikt när det gäller att förebygga panik och rädda liv, särskilt i länder som Kina och Indien där den sammanlagda befolkningen är en tredjedel av den globala befolkningen. Miljontals människor samlas årligen runt om i landet för att fira en myriad av händelser och crowd count uppskattning är grundbulten i crowd management system som skulle kunna förhindra utsvävningar och rädda liv. Vi presenterar ett nätverk för crowd counting som rapporterar toppmoderna resultat på crowd counting riktmärken. Våra bidrag är först en U-Net inspirerad modell som ger oss möjlighet att rapportera toppmoderna resultat. För det andra föreslår vi en oberoende avdelning för avkodningsförstärkning som hjälper nätverket att konvergera mycket tidigare och även gör det möjligt för nätverket att uppskatta densitetskartor med högt strukturindex (SSIM). För det tredje diskuterar vi nackdelarna med de samtida arkitekturerna och empiriskt visar att även om vår arkitektur uppnår toppmoderna resultat, kan förtjänsten bero på encoder-dekoder pipeline istället. Slutligen rapporterar vi felanalysen som visar att den nuvarande arbetslinjen är mättad och lämnar vissa framträdande problem olösta.
I en annan studie, Mehta et al. REF föreslog oberoende avkodning förstärkning gren som en binär klassificerare som hjälper nätverket konvergera mycket tidigare och gör det också möjligt för nätverket att uppskatta densitet kartor med hög strukturell likformighet Index (SSIM).
W-Net: Reinforced U-Net for Density Map Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}