論文の概要: The Effectiveness of a Simplified Model Structure for Crowd Counting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07847v3
- Date: Tue, 18 Jun 2024 13:16:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-20 01:55:10.250854
- Title: The Effectiveness of a Simplified Model Structure for Crowd Counting
- Title（参考訳）: 群衆計数における簡易モデル構造の有効性
- Authors: Lei Chen, Xinghang Gao, Fei Chao, Xiang Chang, Chih Min Lin, Xingen Gao, Shaopeng Lin, Hongyi Zhang, Juqiang Lin,
- Abstract要約: 本稿では,単純な構造のみを用いて,高性能なクラウドカウントモデルを構築する方法について論じる。
本稿では,バックボーンネットワークとマルチスケール機能融合構造のみからなる,そのシンプルで効率的な構造を特徴とするFuss-Free Network(FFNet)を提案する。
提案するクラウドカウントモデルは,広く使用されている4つの公開データセットに対してトレーニングおよび評価を行い,既存の複雑なモデルに匹敵する精度を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.640020969258101
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the field of crowd counting research, many recent deep learning based methods have demonstrated robust capabilities for accurately estimating crowd sizes. However, the enhancement in their performance often arises from an increase in the complexity of the model structure. This paper discusses how to construct high-performance crowd counting models using only simple structures. We proposes the Fuss-Free Network (FFNet) that is characterized by its simple and efficieny structure, consisting of only a backbone network and a multi-scale feature fusion structure. The multi-scale feature fusion structure is a simple structure consisting of three branches, each only equipped with a focus transition module, and combines the features from these branches through the concatenation operation. Our proposed crowd counting model is trained and evaluated on four widely used public datasets, and it achieves accuracy that is comparable to that of existing complex models. Furthermore, we conduct a comprehensive evaluation by replacing the existing backbones of various models such as FFNet and CCTrans with different networks, including MobileNet-v3, ConvNeXt-Tiny, and Swin-Transformer-Small. The experimental results further indicate that excellent crowd counting performance can be achieved with the simplied structure proposed by us.
- Abstract（参考訳）: 群集カウント研究の分野では,近年の深層学習に基づく手法の多くが,群集サイズを正確に推定する頑健な能力を実証している。
しかし、それらの性能の向上は、しばしばモデル構造の複雑さの増大から生じる。
本稿では,単純な構造のみを用いて,高性能なクラウドカウントモデルを構築する方法について論じる。
本稿では,バックボーンネットワークとマルチスケール機能融合構造のみからなる,そのシンプルで効率的な構造を特徴とするFuss-Free Network(FFNet)を提案する。
マルチスケールの特徴融合構造は3つの分岐からなる単純な構造であり、それぞれに焦点遷移モジュールのみを備えており、結合操作によってこれらの分岐の特徴を組み合わせる。
提案するクラウドカウントモデルは,広く使用されている4つの公開データセットに対してトレーニングおよび評価を行い,既存の複雑なモデルに匹敵する精度を実現する。
さらに, FFNet や CCTrans などの既存のバックボーンを MobileNet-v3, ConvNeXt-Tiny, Swin-Transformer-Small など様々なネットワークに置き換えることで, 包括的評価を行う。
さらに, 提案した簡易構造を用いて, 優れた群集カウント性能を達成できることが実験的に示唆された。
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