用于人群计数的渐进式多分辨率损失
计算机视觉与模式识别
2022-12-09 v1
摘要
人群计数通常以密度图回归方式处理，通过预测密度图与真值之间的 L2 损失进行监督。为有效约束模型，已有多种改进的 L2 损失函数被提出，以寻找预测密度与标注位置间更好的对应。本文中，我们提出以单一分辨率预测密度图，但在多分辨率下度量密度图。通过在此设定下最大化后验概率，我们得到对数形式的多分辨率 L2 差异损失，其中传统的单分辨率 L2 损失为其特例。我们从数学上证明该损失优于单分辨率 L2 损失。无需额外技巧，所提损失在四个 crowd counting（人群计数）数据集 ShanghaiTech A & B、UCF-QNRF 与 JHU-Crowd++ 上大幅改进若干基线，并与最先进方法相比表现优越。
引用
@article{arxiv.2212.04127,
title = {Progressive Multi-resolution Loss for Crowd Counting},
author = {Ziheng Yan and Yuankai Qi and Guorong Li and Xinyan Liu and Weigang Zhang and Qingming Huang and Ming-Hsuan Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.04127},
year = {2022}
}