論文の概要: Bayesian Multi Scale Neural Network for Crowd Counting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14245v3
• Date: Sat, 21 May 2022 14:54:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 13:00:21.698802
• Title: Bayesian Multi Scale Neural Network for Crowd Counting
• Title（参考訳）: 集団カウントのためのベイズ型マルチスケールニューラルネットワーク
• Authors: Abhinav Sagar
• Abstract要約: 本稿では,ResNetベースの特徴抽出器,拡張畳み込みを用いたダウンサンプリングブロック,変換畳み込みを用いたアップサンプリングブロックを用いた新しいネットワークを提案する。 本稿では,視点視点問題に対してネットワークを堅牢化する新しいアグリゲーションモジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Crowd Counting is a difficult but important problem in computer vision. Convolutional Neural Networks based on estimating the density map over the image has been highly successful in this domain. However dense crowd counting remains an open problem because of severe occlusion and perspective view in which people can be present at various sizes. In this work, we propose a new network which uses a ResNet based feature extractor, downsampling block which uses dilated convolutions and upsampling block using transposed convolutions. We present a novel aggregation module which makes our network robust to the perspective view problem. We present the optimization details, loss functions and the algorithm used in our work. On evaluating on ShanghaiTech, UCF-CC-50 and UCF-QNRF datasets using MSE and MAE as evaluation metrics, our network outperforms previous state of the art approaches while giving uncertainty estimates in a principled bayesian manner.
• Abstract（参考訳）: 群衆のカウントはコンピュータビジョンにおいて難しいが重要な問題である。 画像上の密度マップの推定に基づく畳み込みニューラルネットワークは、この領域で非常に成功している。 しかし、密集した群衆の数え上げは、激しい閉塞と様々な大きさの人々が出席できる視点のため、未解決の問題である。 本稿では,resnetベースの特徴抽出器,拡張畳み込みを用いたダウンサンプリングブロック,トランスポーズ畳み込みを用いたアップサンプリングブロックを用いた新しいネットワークを提案する。 本稿では,視点視点問題に対してネットワークを堅牢化する新しいアグリゲーションモジュールを提案する。 本研究では最適化の詳細,損失関数,アルゴリズムについて述べる。 評価指標としてmseとmaeを用いた上海テク, ucf-cc-50, ucf-qnrfデータセットの評価について, 本ネットワークは, 原理ベイズ方式で不確実性推定を行いつつ, 先行技術アプローチを上回っている。

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