Crowd counting är uppgiften att uppskatta antalet människor i crowd bilder. Moderna crowd counting metoder använder djupa neurala nätverk för att uppskatta crowd counts via crowd densitet regressions. En stor utmaning för denna uppgift ligger i perspektivet förvrängning, vilket resulterar i drastiska person skala förändring i en bild. Densitetsregression på det lilla personområdet är i allmänhet mycket svårt. I detta arbete föreslår vi ett perspektiv-medveten konvolutional neurala nätverk (PACNN) för effektiv crowd counting, som integrerar perspektivet information i densitet regression för att ge ytterligare kunskap om personskalan förändring i en bild. Mark-sanning perspektiv kartor genereras först för utbildning; PACNN är sedan specifikt utformad för att förutsäga flerskaliga perspektiv kartor, och koda dem som perspektiv-medvetna viktning lager i nätverket för att adaptivt kombinera resultaten av flerskaliga densitetskartor. Vikterna inlärs vid varje pixel på kartorna så att den slutliga densitetskombinationen är robust för perspektivförvrängningen. Vi utför omfattande experiment på Shang-haiTech, WorldExpo'10, UCF CC 50, och UCSD datauppsättningar, och visar effektiviteten och effektiviteten av PACNN över state-of-the-art.
Shi och Al. Ref föreslagna perspektiv-medveten konvolutionella neurala nätverk (PACNN), som kan lägga till perspektivinformation till det uppskattade antalet för att effektivt lösa flerskaliga frågor.
Revisiting Perspective Information for Efficient Crowd Counting
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}