Nyligen är konvolutionella neurala nätverk (CNN) den ledande defacto metoden för crowd counting. När det gäller videodataset behandlar dock CNN-baserade metoder fortfarande varje videoram oberoende, vilket ignorerar den kraftfulla timliga informationen mellan på varandra följande bilder. I detta arbete föreslår vi en ny arkitektur som kallas "temporal kanal-aware" (TCA) block, som uppnår förmågan att utnyttja de tidsbundna ömsesidiga beroendena mellan videosekvenser. Speciellt innehåller vi 3D-konvolutionskärnor för att koda lokala spatio-temporella funktioner. Dessutom kodas den globala kontextinformationen in i moduleringsvikter som adaptivt kalibrerar kanalmedvetna funktionssvar. Med den lokala och globala kontexten i kombination ökar det föreslagna blocket funktionsrepresentationernas diskriminativa förmåga och bidrar till mer exakta resultat i olika scener. Genom att stapla TCA block tillsammans, får vi den djupa utbildningsbara arkitekturen som kallas förbättrade 3D-konvolutionella nätverk (E3D). Försöken med tre referensdatauppsättningar visar att den föreslagna metoden ger toppmoderna resultat. För att verifiera generaliteten genomförs ett utökat experiment på ett fordonsdataset TRANCOS och vårt tillvägagångssätt slår tidigare metoder med stora marginaler.
Zou m.fl. REF föreslog en ny struktur med namnet ''temporal kanal-aware'' (TCA) block, som skulle kunna använda tid ömsesidigt beroende för crowd counting av videosekvenser.
Enhanced 3D convolutional networks for crowd counting
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}