Abstract-Vi introducerar en detekteringsram för tät folkmassa räkna och eliminera behovet av den utbredda densitet regression paradigm. Typiska räknemodeller förutspår folkmassans densitet för en bild i stället för att upptäcka varje person. Dessa regressionsmetoder misslyckas i allmänhet med att lokalisera personer som är tillräckligt exakta för de flesta andra tillämpningar än att räkna. Därför antar vi en arkitektur som lokaliserar varje person i publiken, storlek de fläckiga huvudena med avgränsande låda och sedan räknar dem. Jämfört med normala objekt eller ansiktsdetektorer finns det vissa unika utmaningar i utformningen av ett sådant detektionssystem. Några av dem är direkta konsekvenser av den enorma mångfalden i täta folkmassor tillsammans med behovet av att kontinuerligt förutsäga lådor. Vi löser dessa problem och utvecklar vår LSC-CNN-modell, som på ett tillförlitligt sätt kan upptäcka huvuden av människor över glest till tät publik. LSC-CNN använder en multi-kolumn arkitektur med top-down återkoppling bearbetning för att bättre lösa personer och producera förfinade förutsägelser vid flera resolutioner. Intressant nog kräver det föreslagna utbildningssystemet endast punkthuvudanmärkning, men kan uppskatta ungefärlig storleksinformation om huvuden. Vi visar att LSC-CNN inte bara har överlägsen lokalisering än befintliga täthet regressorer, men överträffar också att räkna. Koden för vårt tillvägagångssätt finns på https://github.com/val-iisc/lsc-cnn.
Upphovsmän i REF föreslog en ram för att upptäcka tät folkmassa.
Locate, Size and Count: Accurately Resolving People in Dense Crowds via Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}