多层次融合与注意力机制的人群计数算法

作者：李萌; 孙艳歌; 郭华平; 吴飞

来源：吉林大学学报(信息科学版), 2022, 40(06): 1009-1016.

DOI：10.19292/j.cnki.jdxxp.2022.06.024

• 人群计数
• 编解码
• 尺度注意力
• 特征融合
• 人群密度图

针对人群图像背景的差异性，以及透视效应引起的人群尺度变化等对人群计数精度产生严重影响的问题，提出一种多层次融合与注意力机制的人群计数算法。该算法包含尺度注意力提取与多层次融合两个子网络，尺度注意力提取网络采用编解码结构，负责尺度注意力的提取，以对抗复杂人群场景中的人群尺度变化、人群遮挡等问题；多层次融合网络在每个卷积块之前增加一个特征融合操作，将不同尺度的注意力图与相对应卷积层次的输入融合，以去除冗杂的图像信息，进而生成高质量的人群密度图。相较于其他优秀的人群计数算法，该算法在ShangHaitech数据集Part＿B上的MAE(Mean Absolute Error)和MSE(Mean Squared Error)分别提高了17%和25%,在Part＿A上的MAE提高了1.7%,在UCF＿CC＿50数据集上的MAE提高了7%。实验结果表明，该算法在应对复杂人群场景时具有较高的准确性与鲁棒性。

• 单位
  信阳师范学院