Stor variation i skalan av människor / huvudstorlek är ett kritiskt problem för crowd counting. För att förbättra variationen i funktionsrepresentationen använder sig nyligen gjorda arbeten i stor utsträckning av konvolutionella neurala nätverk med multikolumnstrukturer för att hantera olika skalor och upplösningar. På grund av de betydande överflödiga parametrarna i kolumner, uppvisar befintliga multikolonnnätverk alltid nästan samma skalegenskaper i olika kolumner, vilket allvarligt påverkar räkningsnoggrannheten och leder till övermontering. I detta dokument angriper vi detta problem genom att föreslå en ny strategi för ömsesidigt lärande (McML). Den har två huvudsakliga nyheter: 1) Ett statistiskt nätverk är inbyggt i ramverket för flera kolumn för att uppskatta den ömsesidiga informationen mellan kolumner, vilket ungefär kan indikera skalan korrelation mellan funktioner från olika kolumner. Genom att minimera den ömsesidiga informationen guidas varje kolumn att lära sig funktioner med olika bildskalor. 2) Vi utformar ett system för ömsesidigt lärande som alternativt kan optimera varje kolumn samtidigt som de andra kolumnerna hålls fast på varje mini-batch träningsdata. Med en sådan asynkron parameteruppdateringsprocess är varje kolumn benägen att lära sig olika funktioner representation från andra, vilket effektivt kan minska parameter redundans och förbättra generalisering förmåga. Mer anmärkningsvärt, McML kan tillämpas på alla befintliga multi-kolonn nätverk och är end-to-end trainingable. Omfattande experiment på fyra utmanande riktmärken visar att McML avsevärt kan förbättra de ursprungliga multikolonnnätverken och överträffa de andra toppmoderna metoderna.
Cheng m.fl. I REF föreslogs en ny typ av inlärningsstrategi med namnet Multi-column Convolutional Neural Network (McML) för flerkolumnnät, som effektivt skulle kunna lösa nätverkets flerskaliga inlärningsproblem, och som har fördelarna med mindre parameter och är mindre benägna att överanstränga sig.
Improving the Learning of Multi-column Convolutional Neural Network for Crowd Counting
{'venue': "MM '19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}