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。
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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。
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【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!
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