論文の概要: 3D Crowd Counting via Multi-View Fusion with 3D Gaussian Kernels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08162v1
• Date: Wed, 18 Mar 2020 11:35:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 12:42:28.594464
• Title: 3D Crowd Counting via Multi-View Fusion with 3D Gaussian Kernels
• Title（参考訳）: 3次元ガウス核とのマルチビュー融合による3次元群数計測
• Authors: Qi Zhang and Antoni B. Chan
• Abstract要約: マルチビュー・マルチスケール(MVMS)と呼ばれる,エンドツーエンドのマルチビュー・クラウドカウント手法を提案する。 MVMSとは違って,2次元地上平面ではなく3次元シーンレベルの密度マップと3次元特徴融合により,群集カウントタスクを解くことを提案する。 提案手法は3つのマルチビューカウンティングデータセット上でテストされ、最先端のカウンティング性能を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.964614522968226
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Crowd counting has been studied for decades and a lot of works have achieved good performance, especially the DNNs-based density map estimation methods. Most existing crowd counting works focus on single-view counting, while few works have studied multi-view counting for large and wide scenes, where multiple cameras are used. Recently, an end-to-end multi-view crowd counting method called multi-view multi-scale (MVMS) has been proposed, which fuses multiple camera views using a CNN to predict a 2D scene-level density map on the ground-plane. Unlike MVMS, we propose to solve the multi-view crowd counting task through 3D feature fusion with 3D scene-level density maps, instead of the 2D ground-plane ones. Compared to 2D fusion, the 3D fusion extracts more information of the people along z-dimension (height), which helps to solve the scale variations across multiple views. The 3D density maps still preserve the 2D density maps property that the sum is the count, while also providing 3D information about the crowd density. We also explore the projection consistency among the 3D prediction and the ground-truth in the 2D views to further enhance the counting performance. The proposed method is tested on 3 multi-view counting datasets and achieves better or comparable counting performance to the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 群衆の数え上げは数十年にわたって研究され、特にDNNに基づく密度マップ推定法において、多くの研究が優れた成果を上げている。 既存の群衆計数作業の多くは単一視点計数に重点を置いているが、複数のカメラを使用する大規模・広視野の多視点計数の研究は少ない。 近年,Multi-view Multi-scale (MVMS) と呼ばれる,複数のカメラビューをCNNで融合し,平面上の2次元シーンレベルの密度マップを推定する手法が提案されている。 MVMSとは違って,2次元地上平面ではなく3次元シーンレベル密度マップと3次元特徴融合による多視点群カウントタスクを提案する。 2D融合と比較して、3D融合は、z次元(高さ)に沿った人々のより多くの情報を抽出し、複数のビューにわたるスケールの変動を解決するのに役立つ。 3D密度マップは、和がカウントである2D密度マップの特性を保ちながら、群衆密度に関する3D情報も提供する。 また,2次元ビューにおける3次元予測と基底構造間の投影整合性について検討し,計数性能をさらに向上させる。 提案手法は,3つのマルチビュー計数データセット上でテストし,最先端の計数性能と同等の性能を実現する。

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