Automatisk uppskattning av antalet människor i oöverskådliga trånga scener är en utmanande uppgift och en stor svårighet beror på den enorma variationen av människor. I detta dokument föreslår vi en ny Deep Structured Scale Integration Network (DSSINet) för crowd counting, som behandlar skalan variation av människor genom att använda strukturerad funktionsrepresentation lärande och hierarkiskt strukturerad förlust funktionsoptimering. Till skillnad från konventionella metoder som direkt sammansmälter flera funktioner med viktat genomsnitt eller konkatering, introducerar vi först en strukturerad funktion Enhancement Module baserat på villkorliga slumpmässiga fält (CRFs) för att förfina flerskaliga funktioner ömsesidigt med en meddelande passerar mekanism. I denna modul betraktas varje skalspecifik funktion som en kontinuerlig slumpmässig variabel och vidarebefordrar kompletterande information för att förfina funktionerna i andra skalor. För det andra använder vi en dilaterad multiscale strukturell likformighet förlust för att genomdriva vår DSSINet för att lära sig den lokala korrelationen av människors skalor inom regioner av olika storlek, vilket ger hög kvalitet densitet kartor. Omfattande experiment på fyra utmanande riktmärken visar tydligt hur effektiv vår metod är. Speciellt, vårt DSSINet uppnår förbättringar av 9,5% felreduktion på Shanghaitech dataset och 24,9% på UCF-QNRF dataset mot de senaste metoderna. * Motsvarande författare är Liang Lin.
Liu m.fl. REF föreslog ett nätverk för integration av djupstrukturerad skala (DSSINet), som skulle kunna svara på förändringar av folkmängdstätheten genom strukturerad och multi-level funktionsinlärning och motsvarande förlustfunktionsoptimering.
Crowd Counting With Deep Structured Scale Integration Network
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}