• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
    • الأسئلة الأكثر تكراراً
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • علوم وهندسة الحاسب
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • علوم وهندسة الحاسب
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Composition Loss for Counting, Density Map Estimation and Localization in Dense Crowds

    No Thumbnail [120x130]
    التاريخ
    2018
    المؤلف
    Idrees H.
    Tayyab M.
    Athrey K.
    Zhang D.
    Al-Maadeed, Somaya
    Rajpoot N.
    Shah M.
    ...show more authors ...show less authors
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    With multiple crowd gatherings of millions of people every year in events ranging from pilgrimages to protests, concerts to marathons, and festivals to funerals; visual crowd analysis is emerging as a new frontier in computer vision. In particular, counting in highly dense crowds is a challenging problem with far-reaching applicability in crowd safety and management, as well as gauging political significance of protests and demonstrations. In this paper, we propose a novel approach that simultaneously solves the problems of counting, density map estimation and localization of people in a given dense crowd image. Our formulation is based on an important observation that the three problems are inherently related to each other making the loss function for optimizing a deep CNN decomposable. Since localization requires high-quality images and annotations, we introduce UCF-QNRF dataset that overcomes the shortcomings of previous datasets, and contains 1.25 million humans manually marked with dot annotations. Finally, we present evaluation measures and comparison with recent deep CNNs, including those developed specifically for crowd counting. Our approach significantly outperforms state-of-the-art on the new dataset, which is the most challenging dataset with the largest number of crowd annotations in the most diverse set of scenes.
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-01216-8_33
    http://hdl.handle.net/10576/31132
    المجموعات
    • علوم وهندسة الحاسب [‎2428‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشرأدلة المستخدمالأسئلة الأكثر تكراراً

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video

    NoThumbnail