Att räkna människor i täta skaror är en krävande uppgift även för människor. Detta beror främst på den stora variationen i människors utseende. Ofta ses människor bara som ett gäng klumpar. Ocklusioner, utgör variationer och bakgrund skräp ytterligare förvärra svårigheten. I detta scenario, identifiera en person kräver större rumsliga sammanhang och semantik av scenen. Men den nuvarande state-of-the-art CNN regressorer för crowd counting är feed forward och använder endast begränsade rumsliga sammanhang för att upptäcka människor. De letar efter lokala folkmassor mönster för att regressera folkmassans densitet karta, vilket resulterar i falska förutsägelser. Därför föreslår vi uppifrån-och-ned-återkoppling för att korrigera den första förutsägelsen av CNN. Vår arkitektur består av en nedifrån-och-upp CNN tillsammans med en separat top-down CNN för att generera feedback. Det nedifrån-och-upp nätverk, som regresserar crowd densitet karta, har två kolumner av CNN med olika mottagliga fält. Funktioner från olika lager av botten upp CNN matas till top-down nätverket. Den återkoppling som genereras på detta sätt tillämpas på de lägre skikten i bottom-up-nätverket i form av multiplikativ gating. Denna maskering väger aktiveringar av bottom-up nätverk på rumsliga såväl som funktionsnivåer för att korrigera densitet förutsägelsen. Vi utvärderar prestandan av vår modell på alla stora crowd dataset och visar effektiviteten av top-down feedback.
När det gäller nätverksarkitektur design, vårt nätverk liknar på något sätt det senaste arbetet REF, som använder top-down feedback för att korrigera den ursprungliga förutsägelsen.
Top-Down Feedback for Crowd Counting Convolutional Neural Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}