像人一样计数:基于对象相似性建模的类人人群计数
计算机视觉与模式识别
2022-12-06 v1
摘要
主流人群计数方法回归密度图并对其进行积分以获得计数结果。由于对单个头部的密度表示对应于其邻域分布,它将同一类别的对象以不同数值嵌入,而人类计数建模的是不变特征即对象的相似性。受此启发,我们提出了一种合理且类人的人群计数框架。首先,我们利用计数标量作为监督信号,为相似对象提供全局且隐式的引导。然后,利用大核 CNN 来模仿人类先建模不变知识再滑动比较相似性的范式。随后,提出对预训练并行参数进行重参数化,以适应相似性比较中的类内差异。最后,提出随机缩放块生成(RSY)以促进长距离依赖上的相似性建模。在五个具有挑战性的人群计数基准上的大量实验表明,所提框架达到了最先进水平。
引用
@article{arxiv.2212.02248,
title = {Counting Like Human: Anthropoid Crowd Counting on Modeling the Similarity of Objects},
author = {Qi Wang and Juncheng Wang and Junyu Gao and Yuan Yuan and Xuelong Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.02248},
year = {2022}
}