論文の概要: Cross-head Supervision for Crowd Counting with Noisy Annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09245v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 11:45:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 15:50:39.030890
• Title: Cross-head Supervision for Crowd Counting with Noisy Annotations
• Title（参考訳）: ノイズアノテートによる群集カウントのクロスヘッド・スーパービジョン
• Authors: Mingliang Dai, Zhizhong Huang, Jiaqi Gao, Hongming Shan and Junping Zhang
• Abstract要約: ノイズの多いアノテーションはモデルのトレーニング、特に密度マップベースのメソッドに大きく影響します。 本研究では, 1つの畳み込み頭部と1つの変圧器頭部を有する群集カウントモデルを提案する。 結果のモデルであるCHS-Netは、様々な種類の帰納バイアスを相乗化して、より良いカウントを行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.542109747496376
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Noisy annotations such as missing annotations and location shifts often exist in crowd counting datasets due to multi-scale head sizes, high occlusion, etc. These noisy annotations severely affect the model training, especially for density map-based methods. To alleviate the negative impact of noisy annotations, we propose a novel crowd counting model with one convolution head and one transformer head, in which these two heads can supervise each other in noisy areas, called Cross-Head Supervision. The resultant model, CHS-Net, can synergize different types of inductive biases for better counting. In addition, we develop a progressive cross-head supervision learning strategy to stabilize the training process and provide more reliable supervision. Extensive experimental results on ShanghaiTech and QNRF datasets demonstrate superior performance over state-of-the-art methods. Code is available at https://github.com/RaccoonDML/CHSNet.
• Abstract（参考訳）: 複数スケールのヘッドサイズや高いオクルージョンなどにより、群衆計数データセットには、アノテーションの欠如や位置シフトなどの騒がしいアノテーションがしばしば存在する。 これらのノイズの多いアノテーションはモデルトレーニング、特に密度マップベースの手法に大きく影響します。 そこで我々は,この2つの頭部が互いにノイズの多い領域(クロスヘッドスーパービジョン)で相互に監視できる,1つの畳み込みヘッドと1つのトランスフォーマーヘッドを持つ新規な群集カウントモデルを提案する。 結果のモデルであるCHS-Netは、様々な種類の帰納バイアスを相乗化して、より良いカウントを行うことができる。 さらに,訓練過程を安定させ,より信頼性の高い監督を行うための,漸進的なクロスヘッド指導学習戦略を開発する。 上海技術とQNRFデータセットの大規模な実験結果は、最先端の手法よりも優れた性能を示している。 コードはhttps://github.com/RaccoonDML/CHSNetで入手できる。

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