Forskning i neurala nätverk inom området datorseende har uppnått anmärkningsvärd noggrannhet för punktuppskattning. Osäkerheten i uppskattningen tas dock sällan upp. Kvantifiering av osäkerhet tillsammans med punktuppskattning kan leda till ett mer välgrundat beslut och till och med förbättra prognoskvaliteten. I detta arbete fokuserar vi på osäkerhetsuppskattning inom området för crowd counting. Vi föreslår en skalbar neural nätverk ram med kvantifiering av nedbruten osäkerhet med hjälp av en bootstrap ensemble. Vi visar att den föreslagna osäkerhet kvantifieringsmetoden ger ytterligare insikt i problemet med folkräkning och är enkel att genomföra. Vi visar också att vår föreslagna metod överträffar dagens moderna metod i många referensdatauppsättningar. Såvitt vi vet har vi det bästa systemet för Shang-haiTech del A och B, UCF CC 50, UCSD och UCF-QNRF dataset.
En studie av Oh et al. REF försöker ta itu med osäkerhetsuppskattningen inom området för crowd counting.
Crowd Counting with Decomposed Uncertainty
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}