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, 2024)
TP391; 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.