Visuell beräkning, en uppgift som förutsäger antalet objekt från en bild/video, är ett öppet problem av naturen, dvs. antalet invånare kan variera i [0, +∞] i teorin. De insamlade bilderna och märkta värden är dock begränsade i verkligheten, vilket innebär att endast en liten sluten uppsättning observeras. Befintliga metoder modellerar typiskt denna uppgift på ett regressivt sätt, medan de sannolikt kommer att lida av en osynlig scen med räknas utanför omfattningen av den stängda uppsättningen. Att räkna är i själva verket nedbrytbart. En tät region kan alltid delas upp tills delregionen räknas inom den tidigare observerade slutna uppsättningen. Inspirerad av denna idé föreslår vi en enkel men effektiv strategi, Spatial Divide-and-Conquer Network (S-DCNet). S-DCNet lär sig endast från en sluten uppsättning men kan generalisera väl till öppna scenarier via S-DC. S-DCNet är också effektivt. För att undvika att flera gånger beräkna subregionkonvolutionella funktioner utförs S-DC på funktionskartan istället för på inmatningsbilden. S-DCNet uppnår den senaste prestandan på tre crowd counting dataset (ShanghaiTech, ett fordon räknar dataset (TRANCOS) och en anläggning räknar dataset (MTC). Jämfört med de tidigare bästa metoderna ger S-DCNet en relativ förbättring på 20,2 % för ShanghaiTech Part B, 20,9 % för UCF-QNRF, 22,5 % för TRANCOS och 15,1 % för MTC.
Xiong m.fl. REF föreslagna rumsliga delnings- och Conquer Network (S-DCNet), som har en utmärkt prestanda när det gäller att räkna datamängder för flera tvärkategorier.
From Open Set to Closed Set: Counting Objects by Spatial Divide-and-Conquer
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}