Feb, 2022

多尺度群体计数与定位通过多任务点监督

PDF
TL;DR本文提出了一种多任务方法来统一框架中进行人群计数和人员定位，通过学习编码人群图像的多尺度表示并将它们融合，我们的模型比相对较流行的基于密度的方法使用点监督来精确地识别人群位置，并在两个流行的分别是 ShanghaiTech A 和 B 的人群计数数据集上测试了我们的模型，展示了我们的方法在人群计数和定位任务上的强效果，分别在 ShanghaiTech A 和 B 上具有 110.7 和 15.0 的 MSE 量和 0.71 和 0.75 的 AP 量，我们的详细消融实验显示了多尺度方法的影响以及我们网络中嵌入的融合模块的有效性。
multitask approachcrowd countingperson localizationpoint supervisionfusion module
发现论文，激发创造
  • 用于人群计数的多尺度注意力网络

    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。

    Jan, 2019

  • 稠密点预测：一种适用于人群计数和定位的简单基线

    本文提出了一个名为 SCALNet 的简单而有效的人群计数和定位网络，它将计数和定位任务视为像素密集预测问题，并将它们整合到一个端到端的框架中，在 NWPU-Crowd 基准测试中获得了超过 5％和 10％的改进。

    Apr, 2021

  • 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

  • 众包中的点数计数与定位：纯基于点的框架

    本文提出了一种基于点的框架用于联合人群计数和个体定位，通过密度归一化平均精度（nAP）来提供更全面和精确的性能评估，并使用决策匈牙利算法将最优的学习目标分配给所述一组点候选项，从而明确实现这一新颖想法的关键步骤。

    Jul, 2021

  • 点进去，盒子出来：超越人群计数

    本研究提出了一种新的基于检测的深度学习网络来实现对人头大小及数量的计数，在使用伪基础真值进行训练时实施了一种在线更新方案和局部约束回归损失，并采用课程学习策略来训练网络，实验结果表明，该方法在多个标准数据集上的检测与计数任务中表现卓越。

    Apr, 2019

  • 基于计数级弱监督的人群计数方法

    本文旨在探讨利用计数级别注释，学习从少量定位级别注释中有效地训练模型的弱监督众包计数问题。 通过多个辅助任务的训练策略，构建规则来限制生成的密度图的自由度，这与直接回归密度图的积分到对象计数不足。实验证明，该技术优于现有的解决方案。

    Feb, 2020

  • 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

  • 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

  • 通过检测准确分辨密集人群中的位置、大小和数量

    介绍了一种用于人群计数的检测框架，采用 LSC-CNN 模型，解决了人群中的人头检测、计数等问题。

    Jun, 2019

  • 实时无人机监督下的人群计数统一多任务学习框架

    本研究提出了一种新的联合多任务学习框架，用于实时监控人群计数的无人机监控。该框架利用图像融合网络结构来融合可见光和热红外图像，并使用人群计数网络结构来估计密度图。结果表明，与现有方法相比，该方法在客观评估和训练过程中具有可比较的结果。

    Feb, 2022