用于人群计数的多尺度注意力网络

Jan, 2019

用于人群计数的多尺度注意力网络

Multi-Scale Attention Network for Crowd Counting

Rahul Rama Varior, Bing Shuai, Joseph Tighe, Davide Modolo

TL;DR提出了一种使用多分支尺度感知注意力网络、卷积神经网络、软注意力机制、尺度感知损失函数等方法，在 4 个不同的人群计数数据集上实现了最先进的效果，平均减少 25% 的误差。

Abstract

In crowd counting datasets, people appear at different scales, depending on their distance from the camera. To address this issue, we propose a novel multi-branch scale-aware attention network that exploits the h

crowd counting multi-branch scale-aware attention network convolutional neural networks soft attention mechanism scale-aware loss function

发现论文，激发创造

基于尺度感知注意力网络的人群计数

本文提出了一种新的 scale-aware attention 网络模型，利用注意力机制结合全局和局部尺度来解决人群计数中的尺度变化问题，并在多个基准数据集上优于其他最先进的人群计数方法。

Mar, 2019

带有注意力机制的双通道多尺度融合网络用于人群计数

本文提出了一种名为 SFANet 的新型双路径多尺度融合网络架构，其中包括一种注意力机制，可以在高度拥挤的人群场景中执行精确的计数估计以及提供高分辨率密度地图。该网络包括 VGG 骨干卷积神经网络和双路径多尺度融合网络，可生成高质量的高分辨率密度地图，并在多个数据集上表现出最佳性能。

Feb, 2019

基于比例自适应卷积神经网络的人群计数

该论文提出了一种使用相同的输出大小将多个 Receptive Field 层自适应地结合在一起，形成密度地图来进行行人计数的模型，在人群场景中表现优异。

Nov, 2017

密集尺度网络用于人群计数

本文提出了一种名为 DSNet 的网络，采用密集空洞卷积块和密集残差连接来实现完全端到端的人群计数。在四个人群计数数据集上对 DSNet 进行实验后，得到了比现有算法更优秀的结果。

Jun, 2019

上下文感知人群计数

本文提出了一种端到端的可训练深度结构，该结构利用多个接收场大小获得的特征，并学习每个图像位置上每个特征的重要性，从而适应性地编码了准确预测人群密度所需的上下文信息的尺度，特别是在透视效果强烈时表现优于现有的人群计数方法。

Nov, 2018

基于联合似然密度图和合成融合金字塔网络的尺度感知人群计数

本文开发一种 Synthetic Fusion Pyramid Network（SPF-Net）和设计具有尺度感知损失函数，以实现准确的人群计数。我们以 Gaussian 模型噪声标注点，从输入图像中导出人群概率密度图。然后，我们使用多尺度完全协方差近似联合分布，以实现可构建性和高效实现的低秩近似。所提出的 SPF-Net 可以准确地预测人群中人员的位置，尽管是在嘈杂的训练注释下训练的。

Nov, 2022

基于 CNN 的级联多任务学习模型用于人群计数的高层先验和密度估计

本文提出了一种基于 CNN 的端到端级联网络方法，用于共同学习人群计数分类和密度图估计，实现高精度密度图的生成，并在公开数据集上取得了良好的效果。

Jul, 2017

多尺度卷积神经网络用于人群计数

提出一种新型多尺度卷积神经网络（MSCNN）用于单张图像的人群计数，基于多尺度块，该网络能够生成与规模有关的特征以提高计数精度和鲁棒性，同时使用单列架构，更为精准和成本有效。实验证明，该方法的参数数量远低于现有的基于多列或多网络模型的方法，并且在计数精度和鲁棒性方面都优于现有的最先进方法。

Feb, 2017

具有注释错误修正的尺度感知人群计数网络

提出了一种 “尺度感知” 人群计数网络 (SACC-Net)，通过引入具有纠正噪声注释能力的空间变化高斯分布来同时建模标签错误和尺度变化，从而生成细粒度的人群密度热力图，进而实现优越的人群计数准确性。

Dec, 2023

关注头部位置的人群计数

本文提出了一种新颖的使用注意力模型的方法，通过利用头部位置作为人群计数的最重要线索，结合多尺度特征提取和相对偏差损失函数来实现复杂背景、尺度变化和非均匀分布等实际应用中的挑战，提高了稀疏人群密度估计的准确性。在 Shanghai-Tech、UCF_CC_50 和 World-Expo＇10 数据集上的实验表明了该方法的有效性。

Jun, 2018