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GLCrowd:基于全局-局部注意力的弱监督密集场景人群计数模型
1
作者
张红民
田钱前
+1 位作者
颜鼎鼎
卜令宇
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期75-86,共12页
针对人群计数在密集场景下存在背景复杂、尺度变化大等问题,提出了一种结合全局-局部注意力的弱监督密集场景人群计数模型——GLCrowd。首先,设计了一种结合深度卷积的局部注意力模块,通过上下文权重增强局部特征,同时结合特征权重共享...
针对人群计数在密集场景下存在背景复杂、尺度变化大等问题,提出了一种结合全局-局部注意力的弱监督密集场景人群计数模型——GLCrowd。首先,设计了一种结合深度卷积的局部注意力模块,通过上下文权重增强局部特征,同时结合特征权重共享获得高频局部信息。其次,利用Vision Transformer(ViT)的自注意力机制捕获低频全局信息。最后,将全局与局部注意力有效融合,并通过回归令牌来完成计数。在Shanghai Tech PartA、Shanghai Tech PartB、UCF-QNRF以及UCF_CC_50数据集上进行了模型测试,MAE分别达到了64.884、8.958、95.523、209.660,MSE分别达到了104.411、16.202、173.453、282.217。结果表明,提出的GLCrowd网络模型在密集场景下的人群计数中具有较好的性能。
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关键词
人群计数
Vision
Transformer
全局-局部注意力
弱监督学习
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职称材料
题名
GLCrowd:基于全局-局部注意力的弱监督密集场景人群计数模型
1
作者
张红民
田钱前
颜鼎鼎
卜令宇
机构
重庆理工大学电气与电子工程学院
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期75-86,共12页
基金
重庆市自然科学基金面上项目(cstc2021jcyj-msxmX0525,CSTB2022NSCQ-MSX0786,CSTB2023NSCQ-MSX0911)
重庆市教委科学技术研究项目(KJQN202201109)。
文摘
针对人群计数在密集场景下存在背景复杂、尺度变化大等问题,提出了一种结合全局-局部注意力的弱监督密集场景人群计数模型——GLCrowd。首先,设计了一种结合深度卷积的局部注意力模块,通过上下文权重增强局部特征,同时结合特征权重共享获得高频局部信息。其次,利用Vision Transformer(ViT)的自注意力机制捕获低频全局信息。最后,将全局与局部注意力有效融合,并通过回归令牌来完成计数。在Shanghai Tech PartA、Shanghai Tech PartB、UCF-QNRF以及UCF_CC_50数据集上进行了模型测试,MAE分别达到了64.884、8.958、95.523、209.660,MSE分别达到了104.411、16.202、173.453、282.217。结果表明,提出的GLCrowd网络模型在密集场景下的人群计数中具有较好的性能。
关键词
人群计数
Vision
Transformer
全局-局部注意力
弱监督学习
Keywords
crowd counting
Vision Transformer
global
-
local attention
weakly supervised learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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出处
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1
GLCrowd:基于全局-局部注意力的弱监督密集场景人群计数模型
张红民
田钱前
颜鼎鼎
卜令宇
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024
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