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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14245v4
• Date: Wed, 09 Jul 2025 13:07:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-10 17:37:43.147255
• 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: クラウドカウントは、コンピュータビジョンにおいて難しいが重要なタスクである。 密度マップを推定する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた最近の進歩は大きな成功を収めている。 これらの課題を効果的に解決する新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。
• 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 challenging yet critical task in computer vision with applications ranging from public safety to urban planning. Recent advances using Convolutional Neural Networks (CNNs) that estimate density maps have shown significant success. However, accurately counting individuals in highly congested scenes remains an open problem due to severe occlusions, scale variations, and perspective distortions, where people appear at drastically different sizes across the image. In this work, we propose a novel deep learning architecture that effectively addresses these challenges. Our network integrates a ResNet-based feature extractor for capturing rich hierarchical representations, followed by a downsampling block employing dilated convolutions to preserve spatial resolution while expanding the receptive field. An upsampling block using transposed convolutions reconstructs the high-resolution density map. Central to our architecture is a novel Perspective-aware Aggregation Module (PAM) designed to enhance robustness to scale and perspective variations by adaptively aggregating multi-scale contextual information. We detail the training procedure, including the loss functions and optimization strategies used. Our method is evaluated on three widely used benchmark datasets using Mean Absolute Error (MAE) and Mean Squared Error (MSE) as evaluation metrics. Experimental results demonstrate that our model achieves superior performance compared to existing state-of-the-art methods. Additionally, we incorporate principled Bayesian inference techniques to provide uncertainty estimates along with the crowd count predictions, offering a measure of confidence in the model's outputs.
• Abstract（参考訳）: クラウドカウントは、公共の安全から都市計画に至るまで、コンピュータビジョンにおいて難しいが重要なタスクである。 密度マップを推定する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた最近の進歩は大きな成功を収めている。 しかし、密集した場面で正確に個人を数えることは、画像全体で大きく異なる大きさで現れる、重度の閉塞、スケールのバリエーション、視点の歪みなどにより、依然として未解決の問題である。 本研究では,これらの課題を効果的に解決する新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。 我々のネットワークは、リッチな階層表現をキャプチャするためのResNetベースの特徴抽出器と、拡張畳み込みを用いたダウンサンプリングブロックを統合して、受容場を拡張しながら空間分解性を維持する。 転位畳み込みを用いたアップサンプリングブロックは、高分解能密度マップを再構成する。 私たちのアーキテクチャの中心となるのは、多スケールのコンテキスト情報を適応的に集約することで、拡張性や視点の変化に対する堅牢性を高めるために設計された、パースペクティブ・アグリゲーション・モジュール(PAM)である。 得られた損失関数や最適化戦略を含むトレーニング手順について詳述する。 提案手法は,Mean Absolute Error (MAE) と Mean Squared Error (MSE) を評価指標として,広く使用されている3つのベンチマークデータセットを用いて評価する。 実験により,既存の最先端手法と比較して,本モデルが優れた性能を発揮することが示された。 さらに, ベイズ推定の原理を取り入れて, 不確実性推定と群集数予測を行い, モデル出力に対する信頼度を測定した。

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