快速人群密度估计--Multi-scale Convolutional Neural Networks for Crowd Counting

Multi-scale Convolutional Neural Networks for Crowd Counting

https://arxiv.org/abs/1702.02359

对于人群密度估计问题，由于图像中 scale variations problem，所以提出使用多个CNN来解决 Multi-column/network。使用多个CNN网络导致 网络的参数数量增加，计算量增加，不利于在实际中应用部署。

这里我们采用文献【15】中的 naive Inception module 使用 multi-scale convolutional neural network (MSCNN) 来学习 scale-relevant density maps 极大的减少了网络的参数量！

2 Multi-scale CNN for Crowd Counting Multi-scale convolutional neural network for crowd counting

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网络包括三个模块：feature remapping, multi-scale feature extraction, and density map regression

Multi-scale blob with different kernel size

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模型参数设置： The multi-scale CNN architecture

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loss function

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训练图像真值密度图根据人头标记的位置 使用 高斯核卷积得到。

实验结果： ShanghaiTech dataset

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UCF CC 50 dataset

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