无人机数车--Drone-based Object Counting by Spatially Regularized Regional Proposal Network

Drone-based Object Counting by Spatially Regularized Regional Proposal Network ICCV2017 数据库:https://lafi.github.io/LPN/

本文主要使用CNN网络处理无人机拍摄的视频,同时完成对图像中的车辆检测和计数,新建了一个用无人机拍摄停车场的数据库 CARPK,含有近9万辆车 下面是一个示意图:

当前大多数目标计数方法使用回归方法给出一个数目,没有每个目标的位置信息。

3 Dataset

对于从空中拍摄车辆,目前主要有以下几个数据库:

4 Method Our object counting system employs a region proposal module which takes regularized layout structure into account. 我们的计数系统使用了一个含有 regularized layout structure 候选区域提取模块, 它是 全卷积网络,输入图像可以使任意尺寸

4.1. Layout Proposal Network

简单的来说就是如果某个位置其附近有较多车辆,那么该位置含有车辆的概率较大,如果其四周没有车辆,那么该位置含有车辆的概率较小

The structure of the Layout Proposal Networks

产生候选区域的方式和 RPN 是类似的,使用滑动窗口的方式,将特征输入到 two sibling 1 × 1 convolutional layers,一个分类,一个位置坐标回归。和 RPN 不同的地方在于损失函数的定义, The difference is that our loss function introduces the spatially regularized weights for the predicted boxes at each location.

4.2. Spatial Pattern Score 这个 pattern 主要是车辆在图像中的排列具有一定的规则,例如按照某个方向排列

5 Experiment

RPN+small:RPN training with the small default box size on conv4-3 layer

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