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Crowd Counting On Worldexpo10

評価指標

Average MAE

評価結果

このベンチマークにおける各モデルのパフォーマンス結果

モデル名
Average MAE
Paper TitleRepository
IG-CNN11.3Divide and Grow: Capturing Huge Diversity in Crowd Images with Incrementally Growing CNN-
SANet8.2Scale Aggregation Network for Accurate and Efficient Crowd Counting-
SPANet7.7Learning Spatial Awareness to Improve Crowd Counting-
MCNN11.6Single-Image Crowd Counting via Multi-Column Convolutional Neural Network-
DecideNet9.23DecideNet: Counting Varying Density Crowds Through Attention Guided Detection and Density Estimation
CAN7.4Context-Aware Crowd Counting
Switch-CNN9.4Switching Convolutional Neural Network for Crowd Counting
M-SFANet7.32Encoder-Decoder Based Convolutional Neural Networks with Multi-Scale-Aware Modules for Crowd Counting
CP-CNN8.9Generating High-Quality Crowd Density Maps using Contextual Pyramid CNNs-
ACSCP7.5Crowd Counting via Adversarial Cross-Scale Consistency Pursuit-
Zhang et al.12.9Cross-Scene Crowd Counting via Deep Convolutional Neural Networks-
D-ConvNet9.1Crowd Counting With Deep Negative Correlation Learning-
CSRNet8.6CSRNet: Dilated Convolutional Neural Networks for Understanding the Highly Congested Scenes
ECAN7.2Context-Aware Crowd Counting
ic-CNN10.3Iterative Crowd Counting-
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