Vårt arbete föreslår en ny ram för djupt lärande för att uppskatta folkmassans densitet från statiska bilder av mycket täta folkmassor. Vi använder en kombination av djupa och grunda, helt konvolutionella nätverk för att förutsäga densitet kartan för en given publik bild. En sådan kombination används för att effektivt fånga upp både den semantiska informationen på hög nivå (ansikts-/kroppsdetektorer) och de lågnivåfunktioner (blob-detektorer), som är nödvändiga för att man ska kunna räkna i stor skala. Eftersom de flesta crowd dataset har begränsade träningsprover (<100 bilder) och djupinlärningsbaserade metoder kräver stora mängder träningsdata, utför vi flerskalig dataförstärkning. Att förstärka utbildningsproverna på ett sådant sätt hjälper till att vägleda CNN att lära sig skala invarianta representationer. Vår metod är testad på den utmanande UCF CC 50 dataset, och visade sig överträffa toppmoderna metoder.
Boominathan m.fl. REF kombinerade djupa och grunda helt konvolutionella nätverk för att förutsäga densitetskartan för en given publikbild.
CrowdNet: A Deep Convolutional Network for Dense Crowd Counting
{'venue': "MM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}