抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文では,ビデオ監視動的情報分析を用いて,旅行者地域における混雑密度を分析し,計算し,群衆計数と密度推定タスクを3段階に分割した。本論文では,新しいスケール認識モジュールと逆スケール知覚モジュールを設計し,計数モデルによってマルチスケール情報のマイニングをさらに促進する。第3ステージの主な機能は,主に異なるボイド率のボイド畳込みの3つのカラムから成る母集団分布密度マップを生成し,異なる分岐回帰の特徴マップを用いて最終個体群分布密度マップを生成することである。また,このアルゴリズムは,ネットワーク勾配消失と勾配爆発のリスクを減らし,中間監視戦略を用いてネットワークパラメータを最適化するため,トップコンボリューションとボトムボイド畳込み層の間のジャンプ接続を使用する。階層的密度推定器は,意味的特徴とマルチスケール情報を粗い方法でマイニングするために階層的戦略を使用し,そして,これをスケール変動と透視歪みの問題を解決するために使用する。また,バックグラウンドノイズが生成された密度マップの品質に影響を及ぼすことを考慮して,密度マップの品質をさらに改善するために,前景とバックグラウンド間の距離を伸ばすために,ソフト注意機構をモデルに統合した。また,マルチタスク学習に触発されて,本論文は,カウント分類補助タスクを実行し,意味情報を表現するためのモデルの能力を増加させるために,カウントモデルに補助計数分類器を埋め込む。多くの実験結果は,スケール変動と透視歪の問題を解決する際に提案したアルゴリズムの有効性と実現可能性を実証した。Copyright 2020 Lina Li. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】