論文の概要: RGB-T Multi-Modal Crowd Counting Based on Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03033v1
• Date: Sun, 8 Jan 2023 12:59:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-10 16:59:08.099020
• Title: RGB-T Multi-Modal Crowd Counting Based on Transformer
• Title（参考訳）: 変圧器を用いたRGB-Tマルチモーダル群カウント
• Authors: Zhengyi Liu, Wei Wu, Yacheng Tan, Guanghui Zhang
• Abstract要約: カウント誘導型マルチモーダルフュージョンとモーダル誘導型カウントエンハンスメントを用いて、優れた性能を実現する。 公開RGBT-CCデータセットによる実験により,本手法が最先端の結果を更新することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.870454119294003
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Crowd counting aims to estimate the number of persons in a scene. Most state-of-the-art crowd counting methods based on color images can't work well in poor illumination conditions due to invisible objects. With the widespread use of infrared cameras, crowd counting based on color and thermal images is studied. Existing methods only achieve multi-modal fusion without count objective constraint. To better excavate multi-modal information, we use count-guided multi-modal fusion and modal-guided count enhancement to achieve the impressive performance. The proposed count-guided multi-modal fusion module utilizes a multi-scale token transformer to interact two-modal information under the guidance of count information and perceive different scales from the token perspective. The proposed modal-guided count enhancement module employs multi-scale deformable transformer decoder structure to enhance one modality feature and count information by the other modality. Experiment in public RGBT-CC dataset shows that our method refreshes the state-of-the-art results. https://github.com/liuzywen/RGBTCC
• Abstract（参考訳）: 群衆カウントは、シーン内の人の数を見積もることを目的としています。 カラー画像に基づく現在最先端の群衆カウント手法は、見えない物体による照明条件の悪さではうまく機能しない。 赤外線カメラの普及により,カラー画像とサーマル画像に基づく群衆のカウントが研究されている。 既存の手法は、目的制約をカウントせずにマルチモーダル融合を実現する。 マルチモーダル情報の抽出性を向上させるために,カウント誘導マルチモーダルフュージョンとモーダル誘導カウントエンハンスメントを用いて,印象的な性能を実現する。 提案するカウント誘導マルチモーダル融合モジュールは,マルチスケールトークントランスフォーマを使用して,カウント情報の指導の下で2モーダル情報を対話し,トークンの観点から異なるスケールを知覚する。 提案手法では,マルチスケール変形可能なトランスデコーダ構造を採用し,一方のモダリティ特性と他方のモダリティによるカウント情報を強化した。 公開RGBT-CCデータセットによる実験により,本手法が最先端の結果を更新することが示された。 https://github.com/liuzywen/RGBTCC

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