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1.文章信息
这是一篇年存档于arxiv,年被InternationalConferenceonImageProcessing接受的一篇关于人群检测与计数的文章,文章的题目为《FCHD:Afastandaccurateheaddetector》2.文章摘要
本文提出了一个FCHD-Fully卷积头部检测器,这是一种端到端的可训练的头部检测模型,运行速度位每秒5帧,AP为0.70。在一个普通GPU上,现在的头部检测技术已经避免使用anchor作为检测的起点,尤其是针对于野外的检测场景。原因是在小目标检测的场景下,基于anchor的技术性能较差。作者通过基于隐藏层的接受域大小精心设计anchor的尺寸来使得模型获得良好的平均精度。
本篇文章的贡献点在两个方面:
1)提出了一个简单的基于完全卷积anchor的,端到端可训练,推理时间短的模型
2)精心选择anchor的尺寸是获得良好AP的关键,模型在具有挑战性的数据集(BRAINWASH)上取得了比其他许多baseline更客观的结果。除了准确性外,模型在所有baseline中的运行时间最少,并且对硬件的要求比较地低,使得其可以更好的部署在监控应用程序中
此外,代码已经开源,下载链接如下: