論文の概要: EBC-ZIP: Improving Blockwise Crowd Counting with Zero-Inflated Poisson Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19955v1
• Date: Tue, 24 Jun 2025 19:06:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-26 21:00:42.512449
• Title: EBC-ZIP: Improving Blockwise Crowd Counting with Zero-Inflated Poisson Regression
• Title（参考訳）: EBC-ZIP:ゼロインフレーションポアソン回帰によるブロックワイズ数の改善
• Authors: Yiming Ma, Victor Sanchez, Tanaya Guha,
• Abstract要約: 現実世界の群衆のシーンでは、ほとんどの空間領域は人間を含まないため、不均衡な数分布につながる。 ゼロ膨らんだポアソン(Zip)回帰定式化を用いてカウントの空間分布をモデル化する集団カウントフレームワークであるEBC-Zipを提案する。 提案手法は,従来の回帰損失をZIP分布の負のログ類似度に置き換えることで,ゼロ重分布の処理性を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.570935239024138
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Density map estimation has become the mainstream paradigm in crowd counting. However, most existing methods overlook the extreme sparsity of ground-truth density maps. In real-world crowd scenes, the vast majority of spatial regions (often over 95%) contain no people, leading to heavily imbalanced count distributions. Ignoring this imbalance can bias models toward overestimating dense regions and underperforming in sparse areas. Furthermore, most loss functions used in density estimation are majorly based on MSE and implicitly assume Gaussian distributions, which are ill-suited for modeling discrete, non-negative count data. In this paper, we propose EBC-ZIP, a crowd counting framework that models the spatial distribution of counts using a Zero-Inflated Poisson (ZIP) regression formulation. Our approach replaces the traditional regression loss with the negative log-likelihood of the ZIP distribution, enabling better handling of zero-heavy distributions while preserving count accuracy. Built upon the recently proposed Enhanced Block Classification (EBC) framework, EBC-ZIP inherits EBC's advantages in preserving the discreteness of targets and ensuring training stability, while further improving performance through a more principled probabilistic loss. We also evaluate EBC-ZIP with backbones of varying computational complexity to assess its scalability. Extensive experiments on four crowd counting benchmarks demonstrate that EBC-ZIP consistently outperforms EBC and achieves state-of-the-art results.
• Abstract（参考訳）: 密度マップ推定は、群集数において主流のパラダイムとなっている。 しかし、既存のほとんどの手法は、地軸密度写像の極端に空間性を見落としている。 現実世界の群衆のシーンでは、ほとんどの空間領域(しばしば95%以上)に人がいないため、不均衡な数分布に繋がる。 この不均衡を無視することは、高密度領域を過大評価し、スパース領域で過小評価するバイアスモデルをもたらす可能性がある。 さらに、密度推定に使用されるほとんどの損失関数は、主にMSEに基づいており、非負カウントデータをモデル化するのに不適なガウス分布を暗黙的に仮定する。 本稿では,Zero-Inflated Poisson (ZIP)回帰定式化を用いて,カウントの空間分布をモデル化する集団カウントフレームワークであるEBC-ZIPを提案する。 提案手法は,従来の回帰損失をZIP分布の負のログ類似度に置き換えることで,ゼロ重分布の処理性を向上し,カウント精度を保った。 最近提案された強化ブロック分類(EBC)フレームワークに基づいて、EBC-ZIPは、ターゲットの離散性を保ち、トレーニング安定性を確保する上でEBCの利点を継承すると同時に、より原則化された確率的損失によってパフォーマンスをさらに向上する。 また、EBC-ZIPを様々な計算複雑性のバックボーンで評価し、そのスケーラビリティを評価する。 4つのクラウドカウントベンチマークの大規模な実験により、EBC-ZIPは一貫してEBCより優れ、最先端の結果が得られている。

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