論文の概要: Indirect-Instant Attention Optimization for Crowd Counting in Dense Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05648v1
• Date: Sun, 12 Jun 2022 03:29:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-15 11:40:27.825418
• Title: Indirect-Instant Attention Optimization for Crowd Counting in Dense Scenes
• Title（参考訳）: ディエンスシーンにおける群集カウントの間接的インスタントアテンション最適化
• Authors: Suyu Han, Guodong Wang, Donghua Liu
• Abstract要約: SoftMax-Attentionに基づく間接インスタントアテンション最適化(IIAO)モジュール。 特殊変換は比較的粗い特徴をもたらすが、本来は人口密度分布によって予測的誤認可能性が異なる。 局所相関損失 (RCLoss) を調整し, 連続的なエラーが発生しやすい領域とスムーズな空間情報を検索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8950254639440094
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of appealing approaches to guiding learnable parameter optimization, such as feature maps, is global attention, which enlightens network intelligence at a fraction of the cost. However, its loss calculation process still falls short: 1)We can only produce one-dimensional 'pseudo labels' for attention, since the artificial threshold involved in the procedure is not robust; 2) The attention awaiting loss calculation is necessarily high-dimensional, and decreasing it by convolution will inevitably introduce additional learnable parameters, thus confusing the source of the loss. To this end, we devise a simple but efficient Indirect-Instant Attention Optimization (IIAO) module based on SoftMax-Attention , which transforms high-dimensional attention map into a one-dimensional feature map in the mathematical sense for loss calculation midway through the network, while automatically providing adaptive multi-scale fusion to feature pyramid module. The special transformation yields relatively coarse features and, originally, the predictive fallibility of regions varies by crowd density distribution, so we tailor the Regional Correlation Loss (RCLoss) to retrieve continuous error-prone regions and smooth spatial information . Extensive experiments have proven that our approach surpasses previous SOTA methods in many benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 特徴マップのような学習可能なパラメータ最適化を導くための魅力的なアプローチの1つは、ネットワークインテリジェンスをわずかなコストで啓蒙するグローバルアテンションである。 しかし、その損失計算プロセスは、1)手続きにかかわる人工的な閾値が堅牢ではないため、注意のために1次元の「pseudoラベル」しか作成できない、2) 損失計算を待つ注意は必ずしも高次元であり、畳み込みによってそれを減らすことは必然的に学習可能なパラメータをもたらし、損失の原因を混乱させる。 そこで我々は,高次元アテンションマップを1次元の特徴マップに変換してネットワーク中における損失計算を行い,特徴ピラミッドモジュールに適応的なマルチスケール融合を自動で提供する,シンプルで効率的な間接インスタントアテンション最適化(IIAO)モジュールを考案した。 この特殊変換は, 比較的粗い特徴を生じ, もともとは, 群集密度分布によって予測的誤認性が異なるため, 連続的なエラー発生領域とスムーズな空間情報を取得するために, 地域相関損失(RCLoss)を補正する。 大規模な実験により、多くのベンチマークデータセットにおいて、我々のアプローチが従来のSOTAメソッドを超えることが証明された。

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