أصبحت مهام عدّ الحشود وتحديد مواقعها أمرًا بالغ الأهمية في مجال الرؤية الحاسوبية نظرًا لتطبيقاتها الواسعة النطاق. وعلى الرغم من الاستخدام الواسع للأساليب القائمة على النقاط في طرق عد الحشود، فإنها تواجه تحديًا كبيرًا يتمثل في غياب استراتيجية تعلّم فعّالة لتوجيه عملية المطابقة. يؤدي هذا النقص إلى عدم استقرار في مطابقة الاقتراحات النقاطية مع النقاط المستهدفة، مما يؤثر سلبًا على الأداء العام للنماذج. ولحل هذه المشكلة، نقدم منهجية فعّالة لتحسين استقرار مطابقة الاقتراحات مع النقاط المستهدفة في الأساليب القائمة على النقاط. نُقدّم ما يُعرف بـ "توجيه النقطة المساعدة" (APG) لتوفير توجيه واضح وفعال لاختيار وتحسين الاقتراحات، مما يعالج المشكلة الأساسية المتعلقة بالغموض في عملية المطابقة. بالإضافة إلى ذلك، نطوّر تقنية "الاستيفاء الخفي للسمات" (IFI) التي تسمح باستخراج سمات تكيفية في سيناريوهات متنوعة للحشود، مما يعزز بشكل إضافي من متانة النموذج ودقّته. وقد أظهرت التجارب الواسعة فعالية منهجنا، حيث سجّلت تحسينات كبيرة في أداء عد الحشود وتحديد مواقعها، خصوصًا في الظروف الصعبة. وسيتم الإفصاح عن الشفرات المصدرية والنماذج المدربة بشكل عام.