A Purely Point-Based Framework （论文阅读笔记）

A Purely Point-Based Framework 论文阅读笔记

这是一篇ICCV2021年的文章，出自腾讯优图实验室。

一、介绍

1. 在人群分析的相关具体任务中，人群计数是一个基本的支柱，目的是估计人群中个体的数量。然而，简单地给出一个数字显然远远不能满足更高级的人群分析任务，例如人群跟踪、活动识别、异常检测、流量/行为预测等。
2. 这个领域有一个明显的趋势，即除了简单的计数之外，更具有挑战性的细粒度估计（即个体的位置）。 因此，与以往基于密度图和检测框的方法不同，文章提出了一种完全基于点的模型框架——P2PNet，用于群体中的联合计数和个体定位。这个框架鼓励细粒度的预测，有利于人群分析中下游任务的实际需求。
3. 在评价指标方面，文章提出了一种新的密度归一化平均精度(nAP)度量指标，为定位误差和计数误差提供了一个综合的评价指标。nAP度量支持框和点表示作为输入。

二、相关工作

2.1 计数方法

在近年来的文章中，人群计数的方法主要有两类

1. 基于密度图的方法：该方法虽然取得了不错的计数