MSIANet：多尺度交互注意力人群计数网络

来源：电子与信息学报杂志2023年第6期北京时间：

作者：张世辉, 赵维勃, 王磊, 王威, 李群鹏

单位：1.燕山大学信息科学与工程学院 秦皇岛 0660042.河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室 秦皇岛 066004

摘要：尺度变化、遮挡和复杂背景等因素使得拥挤场景下的人群数量估计成为一项具有挑战性的任务。为了应对人群图像中的尺度变化和现有多列网络中规模限制及特征相似性问题，该文提出一种多尺度交互注意力人群计数网络(Multi-Scale Interactive Attention crowd counting Network, MSIANet)。首先，设计了一个多尺度注意力模块，该模块使用4个具有不同感受野的分支提取不同尺度的特征，并将各分支提取的尺度特征进行交互，同时，使用注意力机制来限制多列网络的特征相似性问题。其次，在多尺度注意力模块的基础上设计了一个语义信息融合模块，该模块将主干网络的不同层次的语义信息进行交互，并将多尺度注意力模块分层堆叠，以充分利用多层语义信息。最后，基于多尺度注意力模块和语义信息融合模块构建了多尺度交互注意力人群计数网络，该网络充分利用多层次语义信息和多尺度信息生成高质量人群密度图。实验结果表明，与现有代表性的人群计数方法相比，该文提出的MSIANet可有效提升人群计数任务的准确性和鲁棒性。

关键词：人群计数, 估计密度图, 注意力机制, 多尺度特征

基金资助：中央引导地方科技发展资金项目(216Z0301G)，河北省自然科学基金(F2019203285)，河北省创新能力提升计划项目(22567626H)