An End-to-End Transformer Model for Crowd Localization

已于 2022-09-16 15:01:11 修改
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分类专栏： Crowd density estimation 文章标签： transformer
于 2022-09-16 11:06:04 首次发布
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CLTR模型提出将人群定位任务转化为直接集合预测问题，使用DETR结构结合transformer解码器，通过KMO检验的匈牙利算法优化标签分配。通过CNN提取图像特征，与位置嵌入结合后经过transformer编码，最终解码得到头部位置。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

CLTR（人群定位）

提出问题：

人群定位，即预测头部位置，是一项比简单计数更实用、更高层次的任务。现有方法采用伪包围盒或预先设计的定位图，依靠复杂的后处理来获得头部位置。

解决方法：

CLTR（基于DETR）将人群定位视为一个直接集预测问题，将提取的特征和可训练的嵌入作为transformer解码器的输入。为了获得良好的匹配结果，引入了一种基于KMO

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