論文の概要: Fine-grained Domain Adaptive Crowd Counting via Point-derived Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02980v2
• Date: Fri, 31 Mar 2023 12:02:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-03 17:56:31.520401
• Title: Fine-grained Domain Adaptive Crowd Counting via Point-derived Segmentation
• Title（参考訳）: 点由来セグメンテーションによるきめ細かいドメイン適応群カウント
• Authors: Yongtuo Liu, Dan Xu, Sucheng Ren, Hanjie Wu, Hongmin Cai, Shengfeng He
• Abstract要約: 本研究では, 群集画像から, 群集と群集固有の背景を抽出する手法を提案する。 具体的には、背景から群集を遠ざけるために、ポイントレベルの群集カウントアノテーションから群集のセグメンテーションを学習することを提案する。 得られたセグメンテーションに基づいて、2つのクラウド対応適応モジュールからなるクラウド対応ドメイン適応機構を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.17242574440061
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Due to domain shift, a large performance drop is usually observed when a trained crowd counting model is deployed in the wild. While existing domain-adaptive crowd counting methods achieve promising results, they typically regard each crowd image as a whole and reduce domain discrepancies in a holistic manner, thus limiting further improvement of domain adaptation performance. To this end, we propose to untangle \emph{domain-invariant} crowd and \emph{domain-specific} background from crowd images and design a fine-grained domain adaption method for crowd counting. Specifically, to disentangle crowd from background, we propose to learn crowd segmentation from point-level crowd counting annotations in a weakly-supervised manner. Based on the derived segmentation, we design a crowd-aware domain adaptation mechanism consisting of two crowd-aware adaptation modules, i.e., Crowd Region Transfer (CRT) and Crowd Density Alignment (CDA). The CRT module is designed to guide crowd features transfer across domains beyond background distractions. The CDA module dedicates to regularising target-domain crowd density generation by its own crowd density distribution. Our method outperforms previous approaches consistently in the widely-used adaptation scenarios.
• Abstract（参考訳）: ドメインシフトのため、訓練された群衆カウントモデルがワイルドに展開されると、通常、大きなパフォーマンス低下が観測される。 既存のドメイン適応型群集計数法は有望な結果をもたらすが、一般に各群集画像を全体とみなし、総体的にドメインの相違を低減し、ドメイン適応性能のさらなる向上を抑える。 そこで本研究では,群集画像から \emph{ domain-invariant} 群集と \emph{ domain-specific} の背景を抽出し,群集カウントのための微細な領域適応法を設計する。 具体的には,群衆を背景から切り離すため,細心の注意点から群衆のセグメンテーションを学ぶことを提案する。 本研究では,群集領域伝達(crt)と群集密度アライメント(cda)という2つの群集対応適応モジュールからなる群集対応ドメイン適応機構を設計する。 CRTモジュールは、バックグラウンドの障害を超えたドメイン間でのクラウド機能の転送を誘導するように設計されている。 CDAモジュールは、ターゲットドメインの群集密度を自身の群集密度分布によって正規化する。 提案手法は, 広く利用されている適応シナリオにおいて, 従来のアプローチを一貫して上回っている。

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