Vi föreslår ett nätverk för överbelastade scener erkännande kallas CSRNet för att ge en datadriven och djupinlärning metod som kan förstå mycket överbelastade scener och utföra korrekt beräkning av antalet samt presentera högkvalitativa densitetskartor. Det föreslagna CSRNet består av två huvudkomponenter: ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) som front-end för 2D-funktionsextraktion och ett dilaterat CNN för back-end, som använder utvidgade kärnor för att leverera större mottagningsfält och för att ersätta poolning verksamhet. CSRNet är en lätttränad modell på grund av dess rena konvolutionella struktur. Vi demonstrerar CSRNet på fyra dataset (ShanghaiTech dataset, UCF CC 50 dataset, WorldEXPO'10 dataset, och UCSD dataset) och vi levererar den toppmoderna prestandan. I Shang-haiTech Part B dataset, CSRNet uppnår 47,3% lägre medelvärde Absolute Error (MAE) än den tidigare state-of-theart metoden. Vi utökar de riktade applikationerna för att räkna andra objekt, såsom fordonet i TRANCOS datauppsättning. Resultaten visar att CSRNet avsevärt förbättrar produktionens kvalitet med 15,4 % lägre MAE än den tidigare toppmoderna metoden.
I CSRNet, Li et al. REF kopplade VGG-16 med ett utvidgat CNN som back-end för att få större mottagliga fält och därmed bättre räkna noggrannhet.
CSRNet: Dilated Convolutional Neural Networks for Understanding the Highly Congested Scenes
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}