Vi föreslår en ny crowd counting metod som utnyttjar rikligt tillgängliga omärkta crowd imagery i en lärande-to-rank ram. För att inducera en rankning av beskärda bilder, Vi använder observationen att någon del-bild av en fullsatt scen bild garanteras att innehålla samma antal eller färre personer än super-bilden. Detta gör att vi kan ta itu med problemet med begränsad storlek på befintliga datauppsättningar för crowd counting. Vi samlar två crowd scen dataset från Google med hjälp av sökordssökningar och frågeby-exempel bildsökning, respektive. Vi visar hur vi på ett effektivt sätt kan lära av dessa omärkta dataset genom att integrera inlärnings-to-rank i ett multi-task-nätverk som samtidigt rankar bilder och uppskattar publiktäthetskartor. Experiment på två av de mest utmanande crowd counting dataseten visar att vår strategi ger toppmoderna resultat.
Liu m.fl. REF förlitar sig på ett enda nätverk genom att utnyttja en mängd omärkta publikbilder i ett ramverk där man lär sig att mäta.
Leveraging Unlabeled Data for Crowd Counting by Learning to Rank
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}