Automatisk räkning av människor i crowd images är en utmanande uppgift. Den stora svårigheten beror på den stora mångfalden i hur människor uppträder i folkmassor. Faktum är att funktioner som är tillgängliga för publikdiskriminering till stor del beror på folkmassans densitet i den utsträckning som människor bara ses som klumpar i en mycket tät scen. Vi tar itu med detta problem med ett växande CNN som gradvis kan öka sin kapacitet att ta hänsyn till den stora variationen i crowd scener. Vår modell utgår från en bas CNN densitet regressator, som är tränad i likvärdighet på alla typer av crowd images. För att anpassa oss till den enorma mångfalden skapar vi två barnregressorer som är exakta kopior av basen CNN. Ett differentierat utbildningsförfarande delar upp datasetet i två kluster och finjusterar barnnätverken på deras respektive specialiteter. Följaktligen, utan några handgjorda kriterier för att bilda specialiteter, barn regressorer bli experter på vissa typer av folkmassor. Barnnätverken delas åter igen rekursivt, vilket skapar två experter vid varje division. Denna hierarkiska utbildning leder till ett CNN träd, där barnen regressorer är mer fina experter än någon av sina föräldrar. Bladkörtlarna tas som de sista experterna och ett klassificeringsnätverk tränas sedan för att förutsäga den rätta specialiteten för en given testbildspatch. Den föreslagna modellen uppnår högre räkningsnoggrannhet på stora crowd dataset. Vidare analyserar vi särdragen hos specialiteter som bryts automatiskt genom vår metod.
För att ta itu med variationerna i folkmassans densitet och utseende, Sam et al. I REF föreslogs ett växande CNN, det s.k. IG-CNN, där ett CNN-baserat CNN regelbundet delas upp i två CNN-barn som var och en blir expert på vissa crowdtyper under utbildningen.
Divide and Grow: Capturing Huge Diversity in Crowd Images with Incrementally Growing CNN
{'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']}