보조 점 안내를 기반으로 한 점 기반 군중 수세기 및 위치 결정 개선

군중 수량 측정 및 위치 추정은 그 응용 분야가 넓어 컴퓨터 비전 분야에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있다. 점 기반 전략은 군중 수량 측정 기법에서 널리 사용되고 있지만, 제안된 점과 타겟 점 간의 매칭 과정을 안내할 수 있는 효과적인 학습 전략이 부족하다는 중대한 도전에 직면해 있다. 이러한 부족은 제안 점과 타겟 점 간의 매칭 안정성 저하를 초래하며, 전반적인 성능에 악영향을 미친다. 이 문제를 해결하기 위해, 점 기반 방법에서 제안-타겟 매칭을 안정화하는 효과적인 접근법을 제안한다. 우리는 제안 점 선택 및 최적화를 위한 명확하고 효과적인 안내를 제공하는 보조 점 안내( Auxiliary Point Guidance, APG)를 제안하여 매칭 불확실성의 핵심 문제를 해결한다. 더불어, 다양한 군중 상황에서 적응형 특징 추출을 가능하게 하는 은닉 특징 보간( Implicit Feature Interpolation, IFI)을 개발하여 모델의 강건성과 정확도를 더욱 향상시킨다. 광범위한 실험을 통해 본 방법의 효과성을 입증하였으며, 특히 도전적인 조건에서도 군중 수량 측정 및 위치 추정 성능이 크게 향상됨을 확인하였다. 관련 소스 코드와 학습된 모델은 공개될 예정이다.