Fugu-MT 論文翻訳(概要): Accurate Gigapixel Crowd Counting by Iterative Zooming and Refinement

論文の概要: Accurate Gigapixel Crowd Counting by Iterative Zooming and Refinement

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09271v1
Date: Tue, 16 May 2023 08:25:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-17 15:46:55.412043
Title: Accurate Gigapixel Crowd Counting by Iterative Zooming and Refinement
Title（参考訳）: 反復ズーム・リファインメントによる正確なギガピクセル集団数
Authors: Arian Bakhtiarnia, Qi Zhang and Alexandros Iosifidis
Abstract要約: GigaZoomは画像の最も密度の高い領域を反復的にズームし、より詳細な粗い密度マップを洗練します。ギガZoomは,ギガピクセルの群衆計数のための最先端技術を取得し,次のベストメソッドの精度を42%向上させることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 90.76576712433595
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The increasing prevalence of gigapixel resolutions has presented new challenges for crowd counting. Such resolutions are far beyond the memory and computation limits of current GPUs, and available deep neural network architectures and training procedures are not designed for such massive inputs. Although several methods have been proposed to address these challenges, they are either limited to downsampling the input image to a small size, or borrowing from other gigapixel tasks, which are not tailored for crowd counting. In this paper, we propose a novel method called GigaZoom, which iteratively zooms into the densest areas of the image and refines coarser density maps with finer details. Through experiments, we show that GigaZoom obtains the state-of-the-art for gigapixel crowd counting and improves the accuracy of the next best method by 42%.
Abstract（参考訳）: ギガピクセルの解像度の増加は、群衆数に新たな課題をもたらした。このような解像度は、現在のGPUのメモリと計算限界をはるかに超えており、利用可能なディープニューラルネットワークアーキテクチャやトレーニング手順は、そのような大規模な入力のために設計されていない。これらの課題に対処するためにいくつかの手法が提案されているが、これらは入力画像を小さなサイズに縮小するか、あるいは群衆のカウントには適さない他のギガピクセルタスクから借用することに限定されている。本稿では,画像の最も密度の高い領域を反復的に拡大し,より詳細な粗い密度マップを洗練するgigazoomという新しい手法を提案する。実験により,gigazoomはギガピクセル群数に対する最先端の精度を得,次善の手法の精度を42%向上させることを示した。

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