레이블이 없는 데이터를 활용한 군중 계수 방법 연구: 순위 학습을 통한 접근

우리는 학습-랭킹 프레임워크에서 풍부하게 이용 가능한 라벨이 없는 군중 이미지를 활용한 새로운 군중 계수 접근법을 제안합니다. 크롭된 이미지의 순위를 유도하기 위해, 어떤 군중 장면 이미지의 부분 이미지는 해당 원본 이미지보다 같은 수 또는 더 적은 수의 사람을 포함한다는 관찰 결과를 사용합니다. 이는 기존 군중 계수 데이터셋의 크기가 제한적이라는 문제를 해결할 수 있게 합니다. 우리는 키워드 검색과 예시 기반 이미지 검색을 각각 사용하여 Google에서 두 개의 군중 장면 데이터셋을 수집하였습니다. 이러한 라벨이 없는 데이터셋에서 효율적으로 학습하는 방법을 다루기 위해, 여러 작업을 동시에 수행하며 이미지를 순위 매기고 군중 밀도 맵을 추정하는 멀티태스크 네트워크에 학습-랭킹을 통합하는 방법을 설명합니다. 가장 어려운 두 개의 군중 계수 데이터셋에 대한 실험 결과, 우리의 접근법이 최신 연구 성과를 달성함을 보여줍니다.