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

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

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

loss function

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

UCF CC 50 dataset

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