Samlande av tusentals till miljontals människor förekommer ofta för en enorm variation av händelser, och automatisk räkning av dessa högdensitetsmassor är användbart för säkerhet, hantering och mätning av betydelsen av en händelse. I detta arbete, visar vi att den regelbundet accepterade märkningsschema av crowd densitet kartor för utbildning djupa neurala nätverk är mindre effektivt än våra alternativa inversa k-nearest granne (ikNN) kartor, även när de används direkt i befintliga state-of-art nätverk strukturer. Vi tillhandahåller också en ny nätverksarkitektur MUD-ikNN, som använder multi-scale upsampling via införlivade konvolutioner för att dra full nytta av den medföljande ikNN-märkningen. Denna uppsampling i kombination med ikNN-kartorna förbättrar ytterligare noggrannheten i folkmassans räkning. Vår nya nätverksarkitektur presterar gynnsamt i jämförelse med den senaste tekniken. Men våra märknings- och uppsamplingstekniker är i allmänhet tillämpliga på befintliga crowd counting-arkitekturer.
I en annan studie Olmschenk m.fl. REF försöker ta itu med ineffektiviteten i det befintliga systemet för märkning av folkmängdstäthet för utbildning av djupa neurala nätverk.
Improving Dense Crowd Counting Convolutional Neural Networks using Inverse k-Nearest Neighbor Maps and Multiscale Upsampling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}