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

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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