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题名基于区域信息聚合的轻量化人群计数方法
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作者
席志国
刘光辉
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机构
西安建筑科技大学信息与控制工程学院
建筑机器人陕西省高等学校重点实验室
西安市建筑制造智动化技术重点实验室
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出处
《高技术通讯》
CAS
北大核心
2024年第9期945-959,共15页
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基金
国家自然科学基金(52278125)资助项目。
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文摘
针对高密人群图像中细节信息丢失、背景噪声易与人群特征混淆以及网络模型复杂度高等问题,本文提出一种基于区域信息聚合的轻量化人群计数方法。首先,为获取高密图像中细粒度化的多尺度特征,设计了基于通道激活的多尺度特征提取模块,此模块通过引入Ghost卷积构建了层间分级类残差连接结构,同时对每级特征辅以通道激活,以轻量化的方式实现了网络感受野的逐级扩张。其次,提出一种自注意力区域信息聚合模块获取不同尺度区域的特征信息,该模块通过轻量级自注意力机制分别从通道和空间维度集成区域信息,增强对人群特征的关注,从而弱化背景噪声对计数的影响。最后,考虑到原始计数损失收敛过程中的不稳定性,在DM-Count损失的基础上引入一种新型计数损失,提高了模型稳定性和计数敏感性,进一步提升了计数性能。在Shanghai Tech、UCFQNRF、JHU-CROWD++以及NWPU-Crowd这4个公开数据集的实验结果表明,本文所提方法对比其他主流轻量级人群计数方法有一定的提升,且模型参数量保持在较低水平。
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关键词
人群计数
区域信息聚合
轻量化
自注意力
损失函数
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Keywords
crowd counting
regional information aggregation
lightweight
self-attention
loss function
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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