Abstract-För trånga scener, noggrannheten i objektbaserade datorseende metoder minskar när bilderna är lågupplösning och objekt har allvarliga ocklusioner. Med räknemetoder till exempel, nästan alla de senaste state-of-the-art räknemetoder förbigå explicit upptäckt och anta regressionsbaserade metoder för att direkt räkna objekt av intresse. Bland regressionsbaserade metoder, densitet karta uppskattning, där antalet objekt inom en subregion är integralen av densitet kartan över den subregionen, är särskilt lovande eftersom det bevarar rumslig information, vilket gör det användbart för både räkning och lokalisering (detektion och spårning). Med kraften i djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) har räkneprestandan förbättrats stadigt. Målet med detta dokument är att utvärdera densitetskartor som genereras av metoder densitet estimering på en mängd olika crowd analys uppgifter, inklusive räkning, upptäckt, och spårning. De flesta befintliga CNN-metoder producerar täthetskartor med en upplösning som är mindre än de ursprungliga bilderna, på grund av de nedsprängda stegen i convolution/pooling-verksamheten. För att producera en täthetskarta med originalupplösning utvärderar vi också en klassisk CNN som använder en skjutfönsterregressor för att förutsäga densiteten för varje pixel i bilden. Vi överväger också en helt konvolutionell (FCNN) anpassning, med hoppa anslutningar från lägre konvolutionella lager för att kompensera för förlust i rumslig information under uppsampling. I våra experiment, fann vi att den lägre upplösning densitet kartor ibland har bättre räkning prestanda. Däremot förbättrade den ursprungliga upplösningen densitetskartor lokaliseringsuppgifter, såsom detektion och spårning, jämfört med bilinear uppampling av den lägre upplösningen densitetskartor. Slutligen föreslår vi också flera mått för att mäta kvaliteten på en densitet karta, och relatera dem till experimentresultat på räkning och lokalisering.
Olika metoder för uppskattning av densitet jämförs i REF.
Beyond Counting: Comparisons of Density Maps for Crowd Analysis Tasks - Counting, Detection, and Tracking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}