Crowd räkna från okonstruerade scenbilder är en avgörande uppgift i många verkliga applikationer som urban övervakning och ledning, men det är mycket utmanas av kamerans perspektiv som orsakar enorma utseende variationer i människors skalor och rotationer. Konventionella metoder hanterar sådana utmaningar genom att använda sig av fasta flerskaliga arkitekturer som ofta inte kan täcka de i stort sett varierande skalorna samtidigt som man bortser från rotationsvariationerna. I detta dokument föreslår vi en enhetlig ram för neurala nätverk, som heter Deep Recurrent Spatial-Aware Network, som anpassar sig till de två frågorna i en lärbar rumslig omvandlingsmodul med en regionvis förfiningsprocess. Specifikt, vårt ramverk innehåller en Recurrent Spatial-Aware Raffinement (RSAR) modul iterativt genomför två komponenter: i) ett Spatial Transformer Network som dynamiskt lokaliserar en uppmärksamhetsregion från crowd densitet karta och omvandlar den till lämplig skala och rotation för optimal crowd uppskattning; ii) ett lokalt Raffination Network som förfinar densitet karta över den besökta regionen med kvarvarande lärande. Omfattande experiment på fyra utmanande riktmärken visar hur effektiv vår strategi är. Jämfört med de nuvarande bästa metoderna uppnår vi en förbättring på 12 % jämfört med det största datasetetet WorldExpo'10 och 22,8 % på det mest utmanande datasetet UCF CC 50.
DRSAN REF designar en modul som heter Recurrent Spatial-Aware Rafinement (RSAR) för att förfina densitetskartan.
Crowd Counting using Deep Recurrent Spatial-Aware Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}