面向人群定位的一致性感知锚点金字塔网络
计算机视觉与模式识别
2022-12-09 v1
摘要
人群定位旨在预测人群场景中人的空间位置。我们观察到现有方法的性能受到两方面的挑战：(i) 测试与训练阶段之间的排序不一致；以及 (ii) 固定锚点分辨率可能对局部区域的人群密度欠拟合或过拟合。为解决这些问题，我们设计了一种用于训练的监控目标重分配策略以减少排序不一致，并提出一种锚点金字塔方案来自适应确定每个图像区域中的锚点密度。在三个广泛采用的数据集（ShanghaiTech A&B、JHU-CROWD++、UCF-QNRF）上的大量实验结果表明，相较于若干 SOTA 方法具有更优的性能。
引用
@article{arxiv.2212.04067,
title = {Consistency-Aware Anchor Pyramid Network for Crowd Localization},
author = {Xinyan Liu and Guorong Li and Yuankai Qi and Zhenjun Han and Qingming Huang and Ming-Hsuan Yang and Nicu Sebe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.04067},
year = {2022}
}