Region av intresse (ROI) crowd counting kan formuleras som ett regressionsproblem för att lära sig en kartläggning från en bild eller en videoram till en crowd densitet karta. Nyligen, convolutional neural network (CNN) modeller har uppnått lovande resultat för crowd counting. Men även när det handlar om videodata, CNN-baserade metoder fortfarande överväga varje videoram oberoende, ignorera den starka temporal korrelationen mellan angränsande ramar. För att utnyttja den annars mycket användbara tidsinformationen i videosekvenser föreslår vi en variant av en ny modell för djupt lärande som kallas convolutional LSTM (ConvLSTM) för crowd counting. Till skillnad från de tidigare CNN-baserade metoderna fångar vår metod till fullo både rumsliga och tidsmässiga beroenden. Dessutom utökar vi ConvLSTM-modellen till en dubbelriktad ConvLSTM-modell som kan få tillgång till långdistansinformation i båda riktningarna. Omfattande experiment med hjälp av fyra allmänt tillgängliga dataset visar tillförlitligheten i vårt tillvägagångssätt och effektiviteten av att införliva timlig information för att öka riktigheten av crowd counting. Dessutom utför vi även några överföringsförsök för att visa att när vår modell väl är tränad på ett dataset kan inlärningsupplevelsen enkelt överföras till ett nytt dataset som består av endast ett fåtal videoramar för modellanpassning.
Xiong m.fl. REF utformar en konvolutionell LSTM-modell för att fullt ut fånga både rumsliga och tidsmässiga beroenden för crowd counting.
Spatiotemporal Modeling for Crowd Counting in Videos
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}