論文の概要: Rethinking Global Context in Crowd Counting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10926v2
• Date: Sat, 25 Nov 2023 18:07:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 18:15:38.453747
• Title: Rethinking Global Context in Crowd Counting
• Title（参考訳）: 集団カウントにおけるグローバルコンテキストの再考
• Authors: Guolei Sun, Yun Liu, Thomas Probst, Danda Pani Paudel, Nikola Popovic, Luc Van Gool
• Abstract要約: 純粋な変換器は、重なり合う画像パッチからグローバル情報で特徴を抽出するために用いられる。 分類によってインスピレーションを得て、入力シーケンスにコンテキストトークンを追加し、画像パッチに対応するトークンと情報交換を容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.54184500538338
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper investigates the role of global context for crowd counting. Specifically, a pure transformer is used to extract features with global information from overlapping image patches. Inspired by classification, we add a context token to the input sequence, to facilitate information exchange with tokens corresponding to image patches throughout transformer layers. Due to the fact that transformers do not explicitly model the tried-and-true channel-wise interactions, we propose a token-attention module (TAM) to recalibrate encoded features through channel-wise attention informed by the context token. Beyond that, it is adopted to predict the total person count of the image through regression-token module (RTM). Extensive experiments on various datasets, including ShanghaiTech, UCF-QNRF, JHU-CROWD++ and NWPU, demonstrate that the proposed context extraction techniques can significantly improve the performance over the baselines.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,群衆数におけるグローバルコンテキストの役割について検討する。 具体的には、重なり合う画像パッチからグローバル情報で特徴を抽出するために純粋変換器を用いる。 分類により、入力シーケンスにコンテキストトークンを追加し、トランスフォーマー層全体にわたる画像パッチに対応するトークンとの情報交換を容易にする。 トランスフォーマーは、試行錯誤のチャネルワイドインタラクションを明示的にモデル化していないため、コンテクストトークンによって通知されるチャネルワイドアテンションを通じて符号化された特徴を再検討するトークンアテンションモジュール(TAM)を提案する。 さらに、回帰分岐モジュール(rtm)によって画像の総人物数を予測するために採用されている。 hanghaiTech、UCF-QNRF、JHU-CROWD++、NWPUなど、さまざまなデータセットに対する大規模な実験により、提案したコンテキスト抽出技術がベースラインよりも性能を大幅に向上することを示した。

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