Uppskattning av folkmassan i tätbefolkade scener är en extremt utmanande uppgift på grund av icke-uniforma skalvariationer. I detta dokument föreslår vi en ny end-toend kaskad nätverk av CNNs för att gemensamt lära crowd räkna klassificering och densitet karta uppskattning. Klassificerande crowd räkna i olika grupper är liktydigt med grovt uppskatta den totala räkningen i bilden och därmed införliva en hög nivå före i densitet estimering nätverk. Detta gör det möjligt för nätverkets skikt att lära sig globalt relevanta diskriminativa egenskaper som hjälper till att uppskatta mycket förfinade densitetskartor med lägre räkningsfel. Den gemensamma utbildningen utförs i ett slut-toend-mode. Omfattande experiment på mycket utmanande allmänt tillgängliga dataset visar att den föreslagna metoden uppnår lägre räkningsfel och bättre täthetskartor jämfört med de senaste toppmoderna metoderna. 978-1-5386-2939-0/17/$31.00 c 2017 IEEE
Sindagi och Patel REF, å andra sidan, använda en kaskad nätverk av CNNs för att gemensamt lära publiken räkna klassificering och densitet karta uppskattning i tätt trånga scener.
CNN-Based cascaded multi-task learning of high-level prior and density estimation for crowd counting
{'venue': '2017 14th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance (AVSS)', 'journal': '2017 14th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance (AVSS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}