利用尺度感知注意力网络进行人群计数
计算机视觉与模式识别
2019-03-07 v1
摘要
在本文中，我们考虑图像中的人群计数问题。给定一张拥挤场景的图像，我们的目标是估计该图像的密度图，其中密度图中每个像素值对应于图像中相应位置的拥挤密度。给定估计的密度图，最终的人群计数可通过将密度图中所有值求和得到。人群计数的一个挑战是图像中的尺度变化。在这项工作中，我们提出了一种新颖的尺度感知注意力网络来应对这一挑战。利用近期深度学习架构中流行的注意力机制，我们的模型能够自动聚焦于适合该图像的某些全局和局部尺度。通过结合这些全局和局部尺度注意力，我们的模型在多个基准数据集上的人群计数任务中优于其他最先进（state-of-the-art）方法。
引用
@article{arxiv.1903.02025,
title = {Crowd Counting Using Scale-Aware Attention Networks},
author = {Mohammad Asiful Hossain and Mehrdad Hosseinzadeh and Omit Chanda and Yang Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.02025},
year = {2019}
}