Cross-Domain Attention Network for Unsupervised Domain Adaptation Crowd Counting
Rattachement africain : cn, nl. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Unsupervised domain adaptation crowd counting (UDACC) has been studied with practical research utility by getting rid of the labeling burden on large-scale dense crowds in the target domain. Current methods generalize well within the specific domain gap by directly aligning domain distributions or translating synthetic data to realistic images. However, it is difficult to define domain gaps among complex real-world datasets, in which the images vary greatly in style, density level and/or content. To tackle this problem, in this paper, we propose a Cross-Domain Attention Network (CDANet), which can effectively generalize the model to the unlabeled domain on both unsupervised synthetic-to-realistic and realistic-to-realistic crowd counting. Specifically, we propose a Cross-Domain Attention Module (CDAM) to learn domain-related information between the source and target domain, which extracts relations in cross-domain attentive information, thus enhancing crowd-informative features. Moreover, to make our CDAM invariant to domain shifts, we introduce a consistency penalty to ensure that the attention maps are consistent before and after the domain shifting. Thus our CDANet can pay attention to the shared counting information across domains, while remaining its invariant ability during domain adaptation. Extensive experiments on several common benchmarks for UDACC demonstrate that our CDANet gets competitive results on both unsupervised synthetic-to-realistic and realistic-to-realistic UDACC tasks.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Cross-Domain Attention Network for Unsupervised Domain Adaptation Crowd Counting
- Date Crossref
- 01/10/2022
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Beihang University Key Laboratory of Advanced Technology of Near Space Information System pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Nankai University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Amsterdam AIM Laboratory pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Statistics and Data Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Astronautics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Key Laboratory of Advanced Technology of Near Space Information System — Beihang University, Nankai University et AIM Laboratory — University of Amsterdam, avec 2 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.