面向人群计数的自适应场景发现
计算机视觉与模式识别
2019-02-13 v2
摘要
人群计数,即估计人群图像中行人数量,正成为具有公共安全应用价值的重要研究问题。人群计数系统的关键组件是构建对各种场景(如相机透视与物理屏障等事实)鲁棒的计数模型。本文提出一种面向人群计数的自适应场景发现框架。该系统以两个并行通路结构化,以不同感受野尺寸训练以表征不同尺度与人群密度。在确保这些组件处于恰当几何配置后,设计第三分支通过隐式发现与建模动态场景来自适应重校准通路级响应。我们的系统能够表征高度可变的人群图像,并在两个具挑战性基准中取得当前最优结果。
引用
@article{arxiv.1812.02393,
title = {Adaptive Scenario Discovery for Crowd Counting},
author = {Xingjiao Wu and Yingbin Zheng and Hao Ye and Wenxin Hu and Jing Yang and Liang He},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.02393},
year = {2019}
}