内容简介：(欢迎关注“我爱计算机视觉”公众号，一个有价值有深度的公众号~)人群计数是通过计算机视觉计算人群数量，在公共安全和城市规划中有非常重要的应用。本文通过改进网络的尺度不变性，显著提高了人群计数算法性能。
(欢迎关注“我爱计算机视觉”公众号，一个有价值有深度的公众号~)
人群计数是通过计算机视觉计算人群数量，在公共安全和城市规划中有非常重要的应用。本文通过改进网络的尺度不变性，显著提高了人群计数算法性能。
该文来自昨天Arxiv新上论文《Stacked Pooling: Improving Crowd Counting by Boosting Scale Invariance》，作者信息：
在计算机视觉中尺度不变是经常被涉及的话题，与其相关最著名的算法就是SIFT（尺度不变特征变换）了。本文作者通过观察发现，在人群计数这一领域，图像不同区域通过resize到相同大小，在尺度上具有高度的视觉相似性。请看下面这幅图：
来自同一幅图像和不同的图像经过resize,子图内的人物大小、人群密度、层叠关系视觉上很相似。
由于神经网络中池化层直接关系到网络的尺度变化，所以本文作者希望改进池化层，提高人群计数的算法性能。
作者在vanilla pooling基础上发明了两种池化层变种，multi-kernel pooling 和 stacked pooling。
multi-kernel pooling图示：
stacked pooling图示：
为验证所提的池化层的有效性，作者们使用VGG-13网络的各种变形来进行人群计数。网络的变化包括卷积核大小，网络宽度、深度等，如下图所示：
作者在ShanghaiTech-A数据集上验证multi-kernel pooling在高密度组比vanilla pooling要好，而在整个ShanghaiTech-B数据集上multi-kernel pooling都是更好的。
使用stacked pooling方法的各种网络变种都在ShanghaiTech数据集上比vanilla pooling好，且具有明显的性能提升。
在WorldExpo’10数据集上大部分场景也取得了更好的效果。
代码主页：
https://github.com/siyuhuang/crowdcount-stackpool
点击阅读原文可以在www.52cv.net查看本文。
更多精彩推荐：
NVIDIA ECCV18论文:超像素采样网络助力语义分割与光流估计（代码将开源）
OpenCV深度学习文本检测示例程序（EAST text detector）
MaskFusion:惊艳的结合实例感知、语义分割、动态追踪的SLAM系统
(欢迎关注“我爱计算机视觉”公众号，一个有价值有深度的公众号~)
【本文由“我爱计算机视觉”发布,2018年08月24日】
以上所述就是小编给大家介绍的《尺度不变提升人群计数性能》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！
猜你喜欢:
- 尺度不变网络提升人群计数性能
- 什幺是多尺度密集网络 – MSDNet ？
- 鱼和熊掌如何兼得？基于强化学习的多尺度信息传播预测
- 悉尼大学提出基于多尺度透射率估计去雾算法，消除照片上的雾霭烟霾
- 从宇宙大尺度结构到胎心监测，从手机消息推送到物联网大数据处理：跨界是创新的主要源泉
- 神经网络目标计数概述：通过Faster R-CNN实现当前最佳的目标计数
本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。
有限与无限的游戏
[美]詹姆斯·卡斯 / 马小悟、余倩 / 电子工业出版社 / 2013-10 / 35.00元
在这本书中，詹姆斯·卡斯向我们展示了世界上两种类型的「游戏」：「有限的游戏」和「无限的游戏」。 有限的游戏，其目的在于赢得胜利；无限的游戏，却旨在让游戏永远进行下去。有限的游戏在边界内玩，无限的游戏玩的就是边界。有限的游戏具有一个确定的开始和结束，拥有特定的赢家，规则的存在就是为了保证游戏会结束。无限的游戏既没有确定的开始和结束，也没有赢家，它的目的在于将更多的人带入到游戏本身中来，从而延续......一起来看看 《有限与无限的游戏》 这本书的介绍吧!
