Objekträkning är en viktig uppgift i datorseendet på grund av dess ökande efterfrågan i tillämpningar som trafikövervakning eller övervakning. I detta dokument, vi anser objekt räkna som ett inlärningsproblem av en gemensam funktion extraktion och pixel-wise objekt densitet uppskattning med Convolutional-Deconvolutional nätverk. Vi introducerar en ny räknemodell, Gated U-Net (GU-Net). Vi föreslår särskilt att U-Net-arkitekturen berikas med begreppet lärbara kortslutningsanslutningar. Standard kortklippta anslutningar är anslutningar mellan lager i djupa neurala nätverk som hoppar över minst ett mellanlager. I stället för att helt enkelt ställa in kortslutningsanslutningar föreslår vi att vi lär oss dessa anslutningar från data. Därför kan våra genvägar fungera som gating enheter, som optimerar flödet av information mellan konvolutionella och dekonvolutionella lager i U-Net arkitektur. Vi utvärderar den introducerade GU-Net arkitekturen på tre allmänt använda referensdatauppsättningar för objekträkning. GU-Nets överträffar konsekvent basen U-Net arkitektur, och uppnå state-of-the-art prestanda.
REF föreslår en sigmoid gating enhet i hoppa anslutningen mellan convolutional och dekonvolutional lager av funktioner på varje enskild nivå för visuell räkning.
Learning Short-Cut Connections for Object Counting
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}