論文の概要: LRCN-RetailNet: A recurrent neural network architecture for accurate
people counting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.09672v2
- Date: Tue, 12 May 2020 16:21:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-11 19:06:56.641798
- Title: LRCN-RetailNet: A recurrent neural network architecture for accurate
people counting
- Title（参考訳）: LRCN-RetailNet: 正確な数え方のための繰り返しニューラルネットワークアーキテクチャ
- Authors: Lucas Massa, Adriano Barbosa, Krerley Oliveira, Thales Vieira
- Abstract要約: 非線形回帰モデルを学習可能なリカレントニューラルネットワークアーキテクチャであるLRCN-RetailNetを紹介する。
教師付き学習手法により、訓練されたモデルは、高い精度で人を数えることを予測できることが示される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.731404257629232
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Measuring and analyzing the flow of customers in retail stores is essential
for a retailer to better comprehend customers' behavior and support
decision-making. Nevertheless, not much attention has been given to the
development of novel technologies for automatic people counting. We introduce
LRCN-RetailNet: a recurrent neural network architecture capable of learning a
non-linear regression model and accurately predicting the people count from
videos captured by low-cost surveillance cameras. The input video format
follows the recently proposed RGBP image format, which is comprised of color
and people (foreground) information. Our architecture is capable of considering
two relevant aspects: spatial features extracted through convolutional layers
from the RGBP images; and the temporal coherence of the problem, which is
exploited by recurrent layers. We show that, through a supervised learning
approach, the trained models are capable of predicting the people count with
high accuracy. Additionally, we present and demonstrate that a straightforward
modification of the methodology is effective to exclude salespeople from the
people count. Comprehensive experiments were conducted to validate, evaluate
and compare the proposed architecture. Results corroborated that LRCN-RetailNet
remarkably outperforms both the previous RetailNet architecture, which was
limited to evaluating a single image per iteration; and a state-of-the-art
neural network for object detection. Finally, computational performance
experiments confirmed that the entire methodology is effective to estimate
people count in real-time.
- Abstract（参考訳）: 小売店における顧客フローの測定と分析は、顧客行動の理解を深め、意思決定を支援するために不可欠である。
それにもかかわらず、自動カウントのための新しい技術の開発にはあまり注目されていない。
lrcn-retailnet: 非線形回帰モデルを学習し、低コストの監視カメラで撮影したビデオから人の数を正確に予測できる、リカレントニューラルネットワークアーキテクチャである。
入力ビデオフォーマットは、最近提案されたrgbp画像フォーマットに従っており、色と人(フォアグラウンド)情報で構成されている。
本アーキテクチャでは,RGBP画像からの畳み込み層から抽出した空間的特徴と,繰り返し層によって活用される問題の時間的コヒーレンスという2つの側面を考慮できる。
教師付き学習手法により、訓練されたモデルは、高い精度で人を数えることを予測できることが示される。
さらに,営業担当者を人数から除外するために,方法論の素直な変更が有効であることを示す。
提案アーキテクチャを検証,評価,比較するための総合的な実験を行った。
その結果、LRCN-RetailNetは、イテレーション毎に1つの画像の評価に制限されていた以前のRetailNetアーキテクチャと、オブジェクト検出のための最先端のニューラルネットワークの両方を著しく上回りました。
最後に、計算性能実験により、全手法がリアルタイムに人の数を推定するのに有効であることが確認された。
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