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Rethinking Global Context in Crowd Counting

Machine Intelligence Research 2024年第4期21卷 640-651页

作者： Guolei Sun Yun Liu thomas probst Danda Pani Paudel Nikola Popovic Luc Van Gool Computer Vision Lab ETH ZürichZürich 8092Switzerland Institute for Infocomm Research A*STARSingapore 138632Singapore Magic Leap Zürich 8050Switzerland

This paper investigates the role of global context for crowd ***,a pure transformer is used to extract features with global information from overlapping image *** by classification,we add a context token to the input sequence,to facilitate information exchange with tokens corresponding to image patches throughout transformer *** to the fact that transformers do not explicitly model the tried-and-true channel-wise interactions,we propose a token-attention module(TAM)to recalibrate encoded features through channel-wise attention informed by the context *** that,it is adopted to predict the total person count of the image through regression-token module(RTM).Extensive experiments on various datasets,including ShanghaiTech,UCFQNRF,JHU-CROWD++and NWPU,demonstrate that the proposed context extraction techniques can significantly improve the performanceover the baselines.

关键词： Crowd counting vision transformer global context attention density map.

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