論文の概要: Hybrid Graph Neural Networks for Crowd Counting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.00092v1
• Date: Fri, 31 Jan 2020 23:06:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-05 06:39:38.756239
• Title: Hybrid Graph Neural Networks for Crowd Counting
• Title（参考訳）: 集団カウントのためのハイブリッドグラフニューラルネットワーク
• Authors: Ao Luo, Fan Yang, Xin Li, Dong Nie, Zhicheng Jiao, Shangchen Zhou and Hong Cheng
• Abstract要約: 我々はHybrid Graph Neural Network(HyGnn)と呼ばれる新しいネットワーク構造を提案する。 HyGnnは、群衆密度と補助的なタスク(ローカライゼーション)を統合して、グラフ上で共同推論を行う。 私たちのHyGnnは、4つの挑戦的なデータセットでかなりうまく機能します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.246207433374465
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Crowd counting is an important yet challenging task due to the large scale and density variation. Recent investigations have shown that distilling rich relations among multi-scale features and exploiting useful information from the auxiliary task, i.e., localization, are vital for this task. Nevertheless, how to comprehensively leverage these relations within a unified network architecture is still a challenging problem. In this paper, we present a novel network structure called Hybrid Graph Neural Network (HyGnn) which targets to relieve the problem by interweaving the multi-scale features for crowd density as well as its auxiliary task (localization) together and performing joint reasoning over a graph. Specifically, HyGnn integrates a hybrid graph to jointly represent the task-specific feature maps of different scales as nodes, and two types of relations as edges:(i) multi-scale relations for capturing the feature dependencies across scales and (ii) mutual beneficial relations building bridges for the cooperation between counting and localization. Thus, through message passing, HyGnn can distill rich relations between the nodes to obtain more powerful representations, leading to robust and accurate results. Our HyGnn performs significantly well on four challenging datasets: ShanghaiTech Part A, ShanghaiTech Part B, UCF_CC_50 and UCF_QNRF, outperforming the state-of-the-art approaches by a large margin.
• Abstract（参考訳）: 群衆のカウントは、大規模かつ密度の変動のため、重要かつ困難なタスクである。 近年の研究では,多元的特徴間の豊富な関係を蒸留し,補助的課題,すなわち局所化から有用な情報を活用することが重要であることが示されている。 それでも、これらの関係を統一ネットワークアーキテクチャ内で包括的に活用する方法は、依然として難しい問題である。 本稿では,ハイブリッドグラフニューラルネットワーク (hygnn) と呼ばれる新しいネットワーク構造を提案する。これは,群集密度のマルチスケール特徴と,その補助タスク (局所化) を併用し,グラフ上での共同推論を行うことによって,問題を緩和することを目的としている。 具体的には、hygnnはハイブリッドグラフを統合して、異なるスケールのタスク固有の特徴マップをノードとして、そして2種類の関係をエッジとして表現する。 (i)スケール間の機能依存性を捉えるためのマルチスケール関係と (ii)カウントとローカライゼーションの協調のために橋を架ける相互有益関係 したがって、メッセージパッシングにより、HyGnnはノード間の豊富な関係を蒸留してより強力な表現を得ることができ、堅牢で正確な結果をもたらす。 われわれのHyGnnは、上海技術パートA、上海技術パートB、UCF_CC_50、UCF_QNRFの4つの挑戦的なデータセットで非常によく機能し、最先端のアプローチを大きなマージンで上回っている。

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