基于多尺度增强网络的人群计数方法

• 作者: 徐涛 段仪浓 杜佳浩 刘才华
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 关键词: 人群计数 图像局部相关性 多尺度特征 嵌入式GAN模块 尺度增强模块
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 模式识别与智能信息处理|Pattern Recognition and Intelligent Information Processing
• 页码范围: 1764-1771
• 页数: 8页
• 分类号: TN911.73|TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT200331

摘要

人群计数研究普遍使用欧几里得损失函数,易造成图像局部相关性缺失,且现有研究方法未能充分提取人群图像中连续变化的尺度特征,影响了人群计数模型的性能.针对上述问题,该文提出一种基于多尺度增强网络的人群计数模型(MSEN).首先,在多分支结构生成网络中引入区域性判别网络,将二者组合形成嵌入式GAN模块,以增强生成图像的局部相关性;之后,基于金字塔池化结构设计了尺度增强模块,将该模块连接在嵌入式GAN模块之后,进一步从不同区域提取不同尺度的局部特征,以最大程度地应对人群图像局部尺度连续变化的问题,从而增强整体模型的泛化能力.最后,在3个具有挑战性的人群计数公共数据集上进行了广泛的实验.实验结果表明,该文所述模型可有效提升人群计数问题的准确性和鲁棒性.