論文の概要: FusionCount: Efficient Crowd Counting via Multiscale Feature Fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13660v1
- Date: Mon, 28 Feb 2022 10:04:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-01 16:35:51.282962
- Title: FusionCount: Efficient Crowd Counting via Multiscale Feature Fusion
- Title（参考訳）: FusionCount: マルチスケールフィーチャーフュージョンによる効率的な群衆カウント
- Authors: Yiming Ma, Victor Sanchez and Tanaya Guha
- Abstract要約: 本稿では,新しい群集カウントアーキテクチャ(FusionCount)を提案する。
マルチスケールな特徴を得るために、追加の抽出コンポーネントに頼るのではなく、ほとんどのエンコードされた特徴の適応的な融合を利用する。
2つのベンチマークデータベースの実験により、我々のモデルは計算の複雑さを減らして最先端の結果が得られることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.15554768378944
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: State-of-the-art crowd counting models follow an encoder-decoder approach.
Images are first processed by the encoder to extract features. Then, to account
for perspective distortion, the highest-level feature map is fed to extra
components to extract multiscale features, which are the input to the decoder
to generate crowd densities. However, in these methods, features extracted at
earlier stages during encoding are underutilised, and the multiscale modules
can only capture a limited range of receptive fields, albeit with considerable
computational cost. This paper proposes a novel crowd counting architecture
(FusionCount), which exploits the adaptive fusion of a large majority of
encoded features instead of relying on additional extraction components to
obtain multiscale features. Thus, it can cover a more extensive scope of
receptive field sizes and lower the computational cost. We also introduce a new
channel reduction block, which can extract saliency information during decoding
and further enhance the model's performance. Experiments on two benchmark
databases demonstrate that our model achieves state-of-the-art results with
reduced computational complexity.
- Abstract（参考訳）: 最先端のクラウドカウントモデルはエンコーダ-デコーダアプローチに従う。
画像はまずエンコーダによって処理され、特徴を抽出する。
次に、視点歪みを考慮し、最高レベルの特徴マップを余分なコンポーネントに供給して、デコーダへの入力である多スケール特徴を抽出することで、群衆密度を生成する。
しかし、これらの方法では、符号化の初期段階で抽出された特徴は未利用であり、マルチスケールモジュールは、計算コストがかなり高いにもかかわらず、限られた範囲の受容場しか取得できない。
本稿では,多元的特徴量を得るために,追加抽出成分に頼るのではなく,多くの符号化特徴量の適応的融合を利用する,新しいクラウドカウントアーキテクチャ (fusioncount) を提案する。
したがって、レセプティブフィールドサイズのより広い範囲をカバーし、計算コストを下げることができる。
また,復号化時の唾液度情報を抽出し,モデルの性能をさらに向上する新しいチャネルリダクションブロックを導入する。
2つのベンチマークデータベースの実験により、我々のモデルは計算複雑性を減らして最先端の結果が得られることを示した。
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