論文の概要: ZIP: Scalable Crowd Counting via Zero-Inflated Poisson Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19955v2
• Date: Wed, 16 Jul 2025 22:29:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 13:45:37.415145
• Title: ZIP: Scalable Crowd Counting via Zero-Inflated Poisson Modeling
• Title（参考訳）: ZIP:ゼロインフレードポアソンモデリングによるスケーラブルなクラウドカウント
• Authors: Yiming Ma, Victor Sanchez, Tanaya Guha,
• Abstract要約: ZIPは、ゼロインフレポアソン確率でブロックワイズカウントをモデル化するスケーラブルなクラウドカウントフレームワークである。 MSEに基づく損失よりもZIPに縛られるリスクが強いことを一般化分析で示す。 上海工科大学A&B、UCF-QNRF、NWPU-Crowdの実験では、ZIPがあらゆるモデルスケールにわたる最先端の手法を一貫して超越していることが示されている。
• 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: Most crowd counting methods directly regress blockwise density maps using Mean Squared Error (MSE) losses. This practice has two key limitations: (1) it fails to account for the extreme spatial sparsity of annotations -- over 95% of 8x8 blocks are empty across standard benchmarks, so supervision signals in informative regions are diluted by the predominant zeros; (2) MSE corresponds to a Gaussian error model that poorly matches discrete, non-negative count data. To address these issues, we introduce ZIP, a scalable crowd counting framework that models blockwise counts with a Zero-Inflated Poisson likelihood: a zero-inflation term learns the probability a block is structurally empty (handling excess zeros), while the Poisson component captures expected counts when people are present (respecting discreteness). We provide a generalization analysis showing a tighter risk bound for ZIP than MSE-based losses and DMCount provided that the training resolution is moderately large. To assess the scalability of ZIP, we instantiate it on backbones spanning over 100x in parameters/compute. Experiments on ShanghaiTech A & B, UCF-QNRF, and NWPU-Crowd demonstrate that ZIP consistently surpasses state-of-the-art methods across all model scales.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの群集カウント法は、平均正方形誤差(MSE)損失を用いてブロックワイド密度マップを直接回帰する。 このプラクティスには2つの重要な制限がある: 1) アノテーションの極端な空間的間隔を考慮できない -- 標準ベンチマークでは8x8ブロックの95%以上が空であるため、情報領域の監視信号は支配的なゼロによって希釈される; 2) MSEは、離散的で非負のカウントデータと不一致なガウス誤差モデルに対応する。 ゼロインフレ項は、ブロックが構造的に空である確率(過剰なゼロを扱う)を学習し、ポアソン成分は、人がいるときに期待されるカウントをキャプチャする(離散性を参照)。 本稿では,MSEに基づく損失よりもZIPのリスクが強いこと,トレーニング解決が適度に大きいことを前提としたDMCountを一般化分析する。 ZIPのスケーラビリティを評価するために、パラメータ/計算の100倍以上のバックボーンでインスタンス化する。 上海工科大学A&B、UCF-QNRF、NWPU-Crowdの実験では、ZIPがあらゆるモデルスケールにわたる最先端の手法を一貫して超越していることが示されている。

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