I detta dokument föreslår vi en ny perspektivstyrd konvolution (PGC) för konvolutionella neurala nätverk (CNN) baserad crowd counting (dvs. PGCNet), som syftar till att övervinna de dramatiska intra-scenskala variationer av människor på grund av perspektiveffekten. Även om de flesta state-of-the-arts antar flerskaliga eller multi-kolumn arkitekturer för att ta itu med en sådan fråga, de i allmänhet misslyckas med att modellera kontinuerliga skalvariationer eftersom endast diskreta representativa skalor beaktas. PGCNet, å andra sidan, använder perspektivinformation för att vägleda den rumsligt variant utjämning av funktionskartor innan mata dem till de successiva konvolutioner. Ett effektivt perspektiv uppskattning gren introduceras också till PGCNet, som kan utbildas i antingen övervakad inställning eller svagt övervakad inställning när filialen har förskolats. Vårt PGCNet är enkelkolumn med måttlig ökning i beräkning, och omfattande experimentella resultat på fyra riktmärkesdata visar förbättringar av vår metod mot state-of-the-arts. Dessutom introducerar vi även Crowd Surveillance, en storskalig datauppsättning för crowd counting som innehåller 13.000+ högupplösta bilder med utmanande scenarier.
Yan och al. I REF föreslogs en ny nätverksstruktur med namnet Perspective-Guided Convolution Networks (PGCNet), som skulle kunna lösa problemet med effekten av befolkningstäthetsförändringar i stora scener.
Perspective-Guided Convolution Networks for Crowd Counting
{'venue': 'ICCV 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}