论文笔记：A survey of recent advances in CNN-based single image crowd counting and density estimation

最新推荐文章于 2020-10-25 22:02:36 发布
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分类专栏： 论文笔记 文章标签： cnn
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/super_chicken/article/details/78873017
本文回顾了近期基于CNN的单图像人群计数和密度估计的研究进展。方法包括基础CNN、规模感知模型、上下文感知模型和多任务模型。具体技术如Deep people counting、Multi-column CNN、Crowdnet等被提出，旨在解决密集场景中的人群计数挑战。此外，文章还探讨了不同的数据集，如UCSD、Mall等在研究中的应用。

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A survey of recent advances in CNN-based single image crowd counting and density estimation

目标

人群计数目标是计算一个密集场景下的人数，密度估计目标是将人群图像转换成密度图像，可以清晰地看出人群的分布。这两个问题已经被结合在一起。

传统方法

  • 基于检测的方法
  • 基于回归的方法
  • 基于密度估计的方法

基于CNN的方法

对网络特性的分类：

  • 基础CNN
  • 规模感知模型
  • 上下文感知模型
  • 多任务模型

对输入数据的分类：

  • 基于块的方法
  • 基于完整图像的方法

具体方法

Deep people counting in extremely dense crowds

基础CNN，基于块
端到端的深度CNN回归模型，使用了AlexNet，将最后的全连接层的4096的神经元改成了一个单一神经元用于预测人数。

Fast crowd density estimation with convolutional neural networks

基础CNN，基于块
将图像分为密度从高到低的五类，使用了Multi-stage Conv

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人群计数目标是计算一个密集场景下的人数，密度估计目标是将人群图像转换成密度图像，可以清晰地看出人群的分布。这两个问题已经被结合在一起。 传统方法 基于检测的方法 基于回归的方法 基于密度估计的方法 基于CNN的方法 对网络特性的分类： 基础CNN 规模感知模型 上下文感知模型 多任务模型 对输入数据的分类： 基于块的方法 基于完整图像的方法 具体方法 Deep people counting in extremely dense crowds 基础CNN，基于块 端到端的深度CNN回归模型，使用了AlexNet，将最后的全连接层的4096的神经元改成了一个单一神经元用于预测人数。 Fast crowd density estimation with convolutional neural networks 基础CNN，基于块 将图像分为密度从高到低的五类，使用了Multi-stage ConvNet。使用了两个串联的分类器来提高效果。
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深度多模态学习是一种研究方法，它将多个模态（例如语音、图像、视频等）的信息进行融合和学习。近年来，深度多模态学习取得了许多重要进展和趋势。 在多模态学习中，深度神经网络在特征提取和模态融合方面发挥了重要作用。通过深度网络的层次处理，可以有效地从原始模态数据中提取出高层次的语义特征。同时，多模态数据的融合也成为研究热点。不同模态之间的关联信息可以通过深度多模态网络进行学习和利用，提高了模型的性能。 近年来，深度多模态学习在不同领域取得了一系列重要的研究成果。在自然语言处理领域，多模态问答系统、图像字幕生成和视觉问答等任务得到了广泛研究。在计算机视觉领域，通过融合多个模态的信息，如图像和语音，可以实现更准确的物体识别和行为分析。在语音识别和语音合成领域，多模态学习也被用来提高语音处理的性能。 同时，一些趋势也值得关注。首先，多模态学习的应用正在不断扩展到更多领域，如医疗、机器人和智能交通等。其次，深度多模态学习和其他深度学习技术的结合也被广泛研究，以提高模型的性能和泛化能力。此外，深度多模态学习在大规模数据和计算资源方面的需求也值得关注。 总之，深度多模态学习是一个充满潜力和挑战的研究方向。随着技术的不断发展和应用需求的增加，我们有理由相信，深度多模态学习将在未来发挥更重要的作用。
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