Crowd counting har undersökts i stor utsträckning av datorseende gemenskapen under de senaste åren. På grund av den stora variationen återstår det att vara en utmanande uppgift. Tidigare metoder antar antingen flera kolumn CNN eller enkelkolumn CNN med flera grenar för att hantera detta problem. Men begränsad av antalet kolumner eller grenar, dessa metoder kan bara fånga ett fåtal olika skalor och har begränsad kapacitet. I detta dokument föreslår vi ett enkelt men effektivt nätverk som kallas DSNet för crowd counting, som lätt kan tränas på ett end-to-end-sätt. Den viktigaste komponenten i vårt nätverk är det täta utvidgade convolutionsblocket, där varje dilateringsskikt är tätt sammankopplat med de andra för att bevara information från ständigt varierande skalor. De dilatationshastigheter i dilatation lager är noga utvalda för att förhindra blocket från rutnät artefakter. För att ytterligare utvidga skalan som täcks av nätverket, vi kaskad tre block och länka dem med täta kvarvarande anslutningar. Vi introducerar också en ny flerskalig täthetsnivåskonsistensförlust för prestandaförbättringar. För att utvärdera vår metod jämför vi den med toppmoderna algoritmer på fyra crowd counting dataset (ShanghaiTech, UCF-QNRF, UCF CC 50 och UCSD). Experimentella resultat visar att DSNet kan uppnå bästa prestanda och göra betydande förbättringar på alla de fyra datauppsättningarna (30% på UCF-QNRF och UCF CC 50, och 20% på de andra).
Senare föreslog författarna i REF ett tätt skalnät som består av ett förtränat VGG-16-nätverk som front-end, där nyckelkomponenten består av tre täta dilaterade konvolutionsblock med varierande dilatationshastighet för att bevara informationen från kontinuerligt varierande skala.
Dense Scale Network for Crowd Counting
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}