論文の概要: FGA: Fourier-Guided Attention Network for Crowd Count Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06110v1
- Date: Mon, 8 Jul 2024 16:47:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 14:40:07.198759
- Title: FGA: Fourier-Guided Attention Network for Crowd Count Estimation
- Title（参考訳）: FGA:Fourier-Guided Attention Network for Crowd Count Estimation
- Authors: Yashwardhan Chaudhuri, Ankit Kumar, Arun Balaji Buduru, Adel Alshamrani,
- Abstract要約: 本稿では,群集数推定のための新しい注意機構であるフーリエ誘導注意(FGA)を紹介する。
FGAは、フルスケールのグローバルパターンを含む、マルチスケール情報を効率的にキャプチャする。
我々は,上海Tech-A,上海Tech-B,UCF-CC-50,JHU++といったベンチマークデータセットを用いて,モジュールの性能を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2699537913325516
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Crowd counting is gaining societal relevance, particularly in domains of Urban Planning, Crowd Management, and Public Safety. This paper introduces Fourier-guided attention (FGA), a novel attention mechanism for crowd count estimation designed to address the inefficient full-scale global pattern capture in existing works on convolution-based attention networks. FGA efficiently captures multi-scale information, including full-scale global patterns, by utilizing Fast-Fourier Transformations (FFT) along with spatial attention for global features and convolutions with channel-wise attention for semi-global and local features. The architecture of FGA involves a dual-path approach: (1) a path for processing full-scale global features through FFT, allowing for efficient extraction of information in the frequency domain, and (2) a path for processing remaining feature maps for semi-global and local features using traditional convolutions and channel-wise attention. This dual-path architecture enables FGA to seamlessly integrate frequency and spatial information, enhancing its ability to capture diverse crowd patterns. We apply FGA in the last layers of two popular crowd-counting works, CSRNet and CANNet, to evaluate the module's performance on benchmark datasets such as ShanghaiTech-A, ShanghaiTech-B, UCF-CC-50, and JHU++ crowd. The experiments demonstrate a notable improvement across all datasets based on Mean-Squared-Error (MSE) and Mean-Absolute-Error (MAE) metrics, showing comparable performance to recent state-of-the-art methods. Additionally, we illustrate the interpretability using qualitative analysis, leveraging Grad-CAM heatmaps, to show the effectiveness of FGA in capturing crowd patterns.
- Abstract（参考訳）: クラウドカウンティングは、特に都市計画、クラウドマネージメント、公共安全の分野において、社会的関連性を高めている。
本稿では,既存のコンボリューションベースアテンションネットワークにおける非効率なフルスケールグローバルパターンキャプチャに対処するために,群衆数推定のための新しいアテンション機構であるフーリエ誘導アテンション(FGA)を提案する。
FGAは、FTA(Fast-Fourier Transformations)を利用して、グローバルな特徴に対する空間的注意と、半グローバルな特徴とローカルな特徴に対するチャネル的な注意を伴う畳み込みを利用して、フルスケールのグローバルなパターンを含むマルチスケール情報を効率的にキャプチャする。
FGAのアーキテクチャは、(1)FFTによるフルスケールのグローバルな特徴を処理し、周波数領域における情報の効率的な抽出を可能にする経路、(2)従来の畳み込みとチャネルの注意力を用いて、半言語的および局所的な特徴マップを処理するための経路である。
このデュアルパスアーキテクチャにより、FGAは周波数と空間情報をシームレスに統合し、多様な群集パターンをキャプチャする能力を高めることができる。
CSRNetとCANNetという2つの一般的なクラウドカウント作業の最後のレイヤにFGAを適用し、上海Tech-A、上海Tech-B、UCF-CC-50、JHU++といったベンチマークデータセット上で、モジュールのパフォーマンスを評価する。
実験では、Mean-Squared-Error(MSE)とMean-Absolute-Error(MAE)メトリクスに基づいて、すべてのデータセットで顕著な改善がなされた。
さらに,Grad-CAMヒートマップを用いた定性解析による解釈可能性について述べるとともに,群集パターンの捕捉におけるFGAの有効性を示す。
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