Abstrakt. Med flera folksamlingar av miljontals människor varje år i händelser som sträcker sig från pilgrimsfärder till protester, konserter till maraton och festivaler till begravningar; visuell folkmassa analys växer fram som en ny gräns i datorseende. Att räkna med mycket täta skaror är i synnerhet ett utmanande problem med långtgående tillämplighet inom folkmassans säkerhet och förvaltning, samt med tanke på den politiska betydelsen av protester och demonstrationer. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som samtidigt löser problemen med att räkna, täthet karta uppskattning och lokalisering av människor i en given tät publik bild. Vår formulering bygger på en viktig iakttagelse att de tre problemen i sig är relaterade till varandra vilket gör förlustfunktionen för att optimera en djup CNN nedbrytbar. Eftersom lokalisering kräver högkvalitativa bilder och anteckningar, introducerar vi UCF-QNRF dataset som övervinner bristerna i tidigare dataset, och innehåller 1,25 miljoner människor manuellt markerade med prickanteckningar. Slutligen lägger vi fram utvärderingsåtgärder och jämförelser med den senaste tidens djupa CNN-nätverk, bland annat de som utvecklats särskilt för att räkna folkmassor. Vår strategi är betydligt bättre än den senaste tekniken på den nya datauppsättningen, som är den mest utmanande datauppsättningen med det största antalet publikanteckningar i de mest skiftande scenerna.
Idrees m.fl. REF utvecklade ett CNN som löser crowd counting, densitetsuppskattning och lokalisering samtidigt.
Composition Loss for Counting, Density Map Estimation and Localization in Dense Crowds
{'venue': 'ECCV 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}