DecideNet: Counting Varying Density Crowds Through Attention Guided Detection and Density Estimation
CVPR2018
本文针对人群密度问题 将 检测方法和回归方法结合到一起，以此来提升人群密度估计精度
人群密度估计问题目前主要的方法有基于检测的和基于回归的方法。我们发现这两种方法各有所长。在人群密度小的时候，基于检测的方法效果更好。在人群密度较大的时候，基于回归方法的效果比较好。
本文的思路就是将 检测方法和回归方法结合起来，各取所长。
本文提出的网络 DecideNet
该网络包括三个部分： 回归子网络，检测子网络，权重系数子网络
回归子网络
3.2. The RegNet block
检测子网络
3.3. The DetNet block
该网络可以看作是将 Faster-RCNN 应用到人头检测，在网络后面加了一个 Gaussian convolutional layer 将检测框转为密度图
权重系数子网络
3.4. Quality-aware density estimation
我们对一幅图像，有两个密度图，如何将这两个密度图融合起来了？这里我们使用一个小网络来学习这个权重系数
4 Model Learning
这里主要定义了损失函数， 将其定义为 multi-task learning problem
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5 Experimental Results
