Uppgiften att folkmassa räkna i varierande densitet scener är en extremt svår utmaning på grund av stora variationer. I detta dokument, föreslår vi en ny dual path multiscale fusionsnätverk arkitektur med uppmärksamhetsmekanism som heter SFANet som kan utföra noggrann beräkning av antalet samt presentera högupplösta densitetskartor för mycket överbelastade crowd scener. Den föreslagna SFANet innehåller två huvudkomponenter: en VGG ryggrad convolutional neural network (CNN) som front-end funktionen kartextraktor och en dubbel väg flerskaliga fusionsnätverk som back-end för att generera densitet karta. Dessa flerskaliga fusionsnätverk har samma struktur, en väg är ansvarig för att generera uppmärksamhet karta genom att belysa crowd regioner i bilder, den andra vägen är ansvarig för att samla flerskaliga funktioner samt uppmärksamhet karta för att generera den slutliga högkvalitativa högupplösta densitetskartor. SFANet kan enkelt tränas på ett end-to-end sätt genom dual road gemensam träning. Vi har utvärderat vår metod på fyra crowd counting datasets (ShanghaiTech, UCF CC 50, UCSD och UCF-QRNF). Resultaten visar att det föreslagna SFANet med uppmärksamhetsmekanism och flerskalig funktionsfusion uppnår de bästa resultaten på alla dessa datauppsättningar och genererar bättre täthetskartor jämfört med andra state-of-the-art metoder.
Zhu m.fl. I REF föreslogs ett flerskaligt fusionsnätverk med fokuseringsmekanism.
Dual Path Multi-Scale Fusion Networks with Attention for Crowd Counting
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}