Jämfört med enkelbild baserad crowd counting, video ger rumslig-temporal information om publiken som skulle bidra till att förbättra robustheten av crowd counting. Men översättning, rotation och skalning av människor leder till förändring av densitet karta över huvuden mellan angränsande ramar. Samtidigt leder människor som går in/ut eller blir indragna i dynamiska scener till byte av huvudräkningar. För att lindra dessa problem i videopublikräkning föreslås ett lokalt begränsat rumsligt transformernätverk (LSTN). Specifikt, vi först utnyttja en Convolutional Neural Networks för att uppskatta densitet kartan för varje ram. Sedan för att relatera densitetskartor mellan angränsande ramar, en Locality-constomized Spatial Transformer (LST) modul införs för att uppskatta densitet kartan över nästa ram med den nuvarande ramen. För att underlätta prestandautvärderingen samlas en storskalig videocrowd counting dataset, som innehåller 15K-ramar med ca 394K kommenterade huvuden tagna från 13 olika scener. Så vitt vi vet är det den största videopubliken som räknar dataset. Omfattande experiment på vår datauppsättning och andra crowd counting dataset validerar effektiviteten hos vår LSTN för crowd counting. Alla våra data finns tillgängliga på https://github.com/sweety83/Lstn_fdst_ dataset.
En lokalanpassad rumslig transformer (LST) introduceras i REF.
Locality-Constrained Spatial Transformer Network for Video Crowd Counting
{'venue': '2019 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)', 'journal': '2019 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}