Die Zählung und Lokalisierung von Menschenmengen ist aufgrund ihrer vielfältigen Anwendungen in der Computer Vision zunehmend von Bedeutung geworden. Während punktbasierte Ansätze in der Menschenmengenzählung weit verbreitet sind, stehen sie vor der erheblichen Herausforderung, dass ein effektiver Lernansatz zur Steuerung des Zuordnungsprozesses fehlt. Diese Lücke führt zu Instabilität bei der Zuordnung von Vorschlägen zu Zielpunkten und beeinträchtigt somit die Gesamtleistung negativ. Um dieses Problem anzugehen, stellen wir einen effektiven Ansatz vor, um die Zuordnung zwischen Vorschlag und Ziel in punktbasierten Methoden zu stabilisieren. Wir führen Auxiliary Point Guidance (APG) ein, um eine klare und wirksame Anleitung für die Auswahl und Optimierung von Vorschlägen bereitzustellen und somit das zentrale Problem der Zuordnungsunsicherheit anzugehen. Zusätzlich entwickeln wir Implicit Feature Interpolation (IFI), um eine adaptivere Merkmalsextraktion in unterschiedlichen Menschenmengenszenarien zu ermöglichen und die Robustheit sowie Genauigkeit des Modells weiter zu steigern. Umfangreiche Experimente belegen die Wirksamkeit unseres Ansatzes und zeigen signifikante Verbesserungen bei der Zählung und Lokalisierung von Menschenmengen, insbesondere unter anspruchsvollen Bedingungen. Die Quellcodes und die trainierten Modelle werden öffentlich zugänglich gemacht.