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Semi-supervised crowd counting from unlabeled data
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AI
DOI：10.1016/j.patcog.2025.112787.png)
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摘要
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• 我们提出S4Crowd，一种新颖的半监督人群计数框架，该框架整合了变化建模、伪标签和动态加权，以在有限标注的情况下实现稳健性能。• 两种自监督正则化项—Crowd Scale Equivariance（CSE）和Crowd Entropy Consistency（CEC）—能够实现人群变化的非监督建模。• 此外，Gated-Crowd-Recurrent-Unit（GCRU）编码高阶人群序列并捕捉二阶统计量。• 大量实验表明，我们的方法持续超越现有的半监督方法。
期刊
IF:
7.6
论文数:
1.3W
被引数:
4.5W
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