論文の概要: Counting Like Human: Anthropoid Crowd Counting on Modeling the Similarity of Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02248v1
• Date: Fri, 2 Dec 2022 07:00:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 17:44:03.895280
• Title: Counting Like Human: Anthropoid Crowd Counting on Modeling the Similarity of Objects
• Title（参考訳）: 人間らしく数える:物体の類似性をモデル化する人類の群集
• Authors: Qi Wang, Juncheng Wang, Junyu Gao, Yuan Yuan, Xuelong Li
• Abstract要約: メインストリームの群衆計数法は 密度マップを補強して 計数結果を得るために統合する。 これに触発された我々は,合理的かつ人為的な集団カウントフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.80955339180119
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The mainstream crowd counting methods regress density map and integrate it to obtain counting results. Since the density representation to one head accords to its adjacent distribution, it embeds the same category objects with variant values, while human beings counting models the invariant features namely similarity to objects. Inspired by this, we propose a rational and anthropoid crowd counting framework. To begin with, we leverage counting scalar as supervision signal, which provides global and implicit guidance to similar matters. Then, the large kernel CNN is utilized to imitate the paradigm of human beings which models invariant knowledge firstly and slides to compare similarity. Later, re-parameterization on pre-trained paralleled parameters is presented to cater to the inner-class variance on similarity comparison. Finally, the Random Scaling patches Yield (RSY) is proposed to facilitate similarity modeling on long distance dependencies. Extensive experiments on five challenging benchmarks in crowd counting show the proposed framework achieves state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 主流の群集計数法は密度マップを回帰し、それを統合して計数結果を得る。 1つの頭部に対する密度表現は隣接する分布と一致するため、同一のカテゴリオブジェクトに異種値を埋め込むが、人間の数え上げは不変な特徴、すなわちオブジェクトとの類似性をモデル化する。 そこで我々は,合理的かつ人為的な集団カウントフレームワークを提案する。 まず、スカラー数を監視信号として活用し、同様の問題に対するグローバルかつ暗黙的なガイダンスを提供する。 次に、大きなカーネルcnnを用いて、不変知識をまずモデル化し、類似性を比較するためのスライドを行う人間のパラダイムを模倣する。 その後、事前訓練された並列パラメータのパラメータ再パラメータ化が、類似性比較における内部クラス分散に係わる。 最後に, 長距離依存性に対する類似性モデリングを容易にするために, ランダムスケーリングパッチ(rsy)を提案する。 クラウドカウントにおける5つの挑戦的ベンチマークに関する大規模な実験は、提案したフレームワークが最先端を達成することを示す。

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