Abstrakt. I detta arbete tar vi itu med problemet med att folkmassan räknar i bilder. Vi presenterar en Convolutional Neural Network (CNN) baserad densitet uppskattning metod för att lösa detta problem. Att förutsäga en hög upplösning densitet karta i ett steg är en utmanande uppgift. Därför presenterar vi en två gren CNN arkitektur för att generera hög upplösning densitet kartor, där den första grenen genererar en låg upplösning densitet karta, och den andra grenen innehåller låg upplösning förutsägelse och funktion kartor från den första grenen för att generera en hög upplösning densitet karta. Vi föreslår också en flerstegsförlängning av vårt tillvägagångssätt där varje steg i rörledningen utnyttjar förutsägelserna från alla tidigare stadier. Empirisk jämförelse med de tidigare toppmoderna crowd counting-metoderna visar att vår metod uppnår det lägsta genomsnittliga absoluta felet på tre utmanande crowd counting-riktmärken: Shanghaitech, WorldExpo'10, och UCF-datauppsättningar.
Ranjan m.fl. REF presenterade en iterativ strategi för skattning av folkmängdstäthet, där en karta över hög upplösningstäthet förutsågs i två steg.
Iterative Crowd Counting
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}