Crowd counting är ett mycket utmanande problem i datorseende och maskininlärning. De flesta tidigare metoder har fokuserat på konsekventa densitetsmassor, dvs. antingen en gles eller en tät skara, vilket innebär att de presterade bra i global uppskattning samtidigt försumma lokala noggrannhet. För att göra folkmassan mer användbar i den verkliga världen, föreslår vi ett nytt perspektiv, namngiven pan-densitet folkmassa räkning, som syftar till att räkna människor i varierande densitet skaror. Särskilt föreslår vi Pan-Density Network (PadNet) som består av följande kritiska komponenter. För det första innehåller Density-Aware Network (DAN) flera undernätverk som är förberedda på scenarier med olika densiteter. Denna modul kan fånga information om täthet. För det andra fångar Feature Enhancement Layer (FEL) effektivt de globala och lokala kontextuella funktionerna och genererar en vikt för varje densitetsspecifik funktion. För det tredje bäddar Feature Fusion Network (FFN) in rumsliga sammanhang och smälter samman dessa densitetsspecifika funktioner. Vidare föreslås måtten Patch MAE (PMAE) och Patch RMSE (PRMSE) för att bättre utvärdera prestandan på de globala och lokala uppskattningarna. Omfattande experiment på fyra crowd counting benchmarking dataset, ShanghaiTech, UCF_CC_50, UCSD, och UCF-QNRF, indikerar att PADNet uppnår toppmodern igenkänning prestanda och hög robusthet i pan-density crowd counting. Index Terms-Crowd räkna, densitet nivå analys, pan-densitet utvärdering, konvolutionella neurala nätverk.
Tian m.fl. REF föreslog crowd density-aware nätverket för att korrekt räkna antalet människor i varierande densitet scener.
PaDNet: Pan-Density Crowd Counting
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}