論文の概要: Counting in the 2020s: Binned Representations and Inclusive Performance Measures for Deep Crowd Counting Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04653v1
• Date: Sun, 10 Apr 2022 11:02:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-12 17:40:57.329532
• Title: Counting in the 2020s: Binned Representations and Inclusive Performance Measures for Deep Crowd Counting Approaches
• Title（参考訳）: 2020年代のカウント: ディープ・クラウド・カウンティング・アプローチにおけるバインディング表現と包括的パフォーマンス対策
• Authors: Sravya Vardhani Shivapuja, Ashwin Gopinath, Ayush Gupta, Ganesh Ramakrishnan, Ravi Kiran Sarvadevabhatla
• Abstract要約: データセットスキューの知識に合わせてトレーニングパイプラインを変更します。 原理的およびバランスの取れたミニバッチサンプリングを実現するために,新しいスムーズなベイズビンニング手法を提案する。 我々は、より包括的で、ディープネットワークの様々な比較パフォーマンス面に光を当てる、さらなるパフォーマンス対策を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.595568866609067
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The data distribution in popular crowd counting datasets is typically heavy tailed and discontinuous. This skew affects all stages within the pipelines of deep crowd counting approaches. Specifically, the approaches exhibit unacceptably large standard deviation wrt statistical measures (MSE, MAE). To address such concerns in a holistic manner, we make two fundamental contributions. Firstly, we modify the training pipeline to accommodate the knowledge of dataset skew. To enable principled and balanced minibatch sampling, we propose a novel smoothed Bayesian binning approach. More specifically, we propose a novel cost function which can be readily incorporated into existing crowd counting deep networks to encourage bin-aware optimization. As the second contribution, we introduce additional performance measures which are more inclusive and throw light on various comparative performance aspects of the deep networks. We also show that our binning-based modifications retain their superiority wrt the newly proposed performance measures. Overall, our contributions enable a practically useful and detail-oriented characterization of performance for crowd counting approaches.
• Abstract（参考訳）: 一般的な群集カウントデータセットのデータ分布は、通常、重く尾ばいで不連続である。 このスキューは、深い群衆カウントアプローチのパイプライン内のすべてのステージに影響する。 特に、これらの手法は許容できないほど大きな標準偏差Wrt統計測度(MSE, MAE)を示す。 このような懸念に包括的に対処するために、我々は2つの基本的な貢献をする。 まず、データセットスキューの知識に対応するために、トレーニングパイプラインを変更します。 原理的かつバランスの取れたミニバッチサンプリングを実現するために,新しいスムーズなベイズビンニング手法を提案する。 より具体的には,既存の計算深層ネットワークに容易に組み込むことができ,ビンアウェア最適化を促進する新しいコスト関数を提案する。 第2の貢献として,より包括的なパフォーマンス指標を導入し,ディープネットワークのさまざまな比較パフォーマンス側面に光を当てる。 また,新たに提案した性能対策の優位性を維持していることを示す。 全体として、我々のコントリビューションは、クラウドカウントアプローチにおけるパフォーマンスの実用的で詳細な評価を可能にする。

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