論文の概要: Spatio-channel Attention Blocks for Cross-modal Crowd Counting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10392v1
• Date: Wed, 19 Oct 2022 09:05:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 14:48:51.342424
• Title: Spatio-channel Attention Blocks for Cross-modal Crowd Counting
• Title（参考訳）: クロスモーダルオーディエンスカウントのための空間チャネルアテンションブロック
• Authors: Youjia Zhang, Soyun Choi, and Sungeun Hong
• Abstract要約: CSCA(Cross-modal Spatio-Channel Attention)ブロックは、任意のモジュラリティ固有のアーキテクチャに容易に統合できる。 実験で提案したブロックは, 種々のバックボーンネットワークにおいて, 顕著な性能向上を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.441021278275805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Crowd counting research has made significant advancements in real-world applications, but it remains a formidable challenge in cross-modal settings. Most existing methods rely solely on the optical features of RGB images, ignoring the feasibility of other modalities such as thermal and depth images. The inherently significant differences between the different modalities and the diversity of design choices for model architectures make cross-modal crowd counting more challenging. In this paper, we propose Cross-modal Spatio-Channel Attention (CSCA) blocks, which can be easily integrated into any modality-specific architecture. The CSCA blocks first spatially capture global functional correlations among multi-modality with less overhead through spatial-wise cross-modal attention. Cross-modal features with spatial attention are subsequently refined through adaptive channel-wise feature aggregation. In our experiments, the proposed block consistently shows significant performance improvement across various backbone networks, resulting in state-of-the-art results in RGB-T and RGB-D crowd counting.
• Abstract（参考訳）: クラウドカウント研究は現実世界のアプリケーションで大きな進歩を遂げてきたが、クロスモーダル環境では依然として大きな課題である。 既存の手法のほとんどはRGB画像の光学的特徴にのみ依存しており、熱画像や深度画像のような他のモードの可能性を無視している。 異なるモダリティとモデルアーキテクチャのデザイン選択の多様性の間に本質的に重要な違いがあるため、クロスモーダルな群衆の数え方がより困難になる。 本稿では,任意のモダリティ固有のアーキテクチャに容易に組み込むことができるクロスモーダル・スパパ・チャネル・アテンション(CSCA)ブロックを提案する。 CSCAブロックは、まず、空間的なクロスモーダルな注意を通して、オーバーヘッドの少ないマルチモーダル間のグローバルな機能的相関を空間的に捉える。 空間的注意を伴うクロスモーダルな特徴は、適応的なチャネルワイドな特徴集約によって改善される。 実験の結果,提案ブロックは様々なバックボーンネットワークにおいて高い性能向上を示し,その結果,RGB-TとRGB-Dの群衆カウントが実現した。

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