算法簡(jiǎn)介

人頭檢測(cè)在視頻監(jiān)控中非常重要，而公交車、商場(chǎng)或者大型場(chǎng)館的擁擠人群計(jì)數(shù)則是其重要應(yīng)用場(chǎng)景。

算法思想

作者稱擁擠人群計(jì)數(shù)目前主要有兩種實(shí)現(xiàn)路徑：

1.使用回歸的算法思路，直接根據(jù)圖像回歸出擁擠人群密度熱圖，它的缺點(diǎn)是只能得到場(chǎng)景整體的一個(gè)擁擠指數(shù)，不能獲知人群個(gè)體的具體位置，而且這種方法對(duì)圖像分辨率很敏感。

2.使用目標(biāo)檢測(cè)的方法，比如直接使用Faster RCNN檢測(cè)人，檢測(cè)后數(shù)目標(biāo)為“人”的個(gè)數(shù)。這種方法的缺點(diǎn)是在人物相互遮擋的情況下往往性能較差，而人群越擁擠相互遮擋的可能性越大，導(dǎo)致算法使用受限。

該文作者希望設(shè)計(jì)更有針對(duì)性的精準(zhǔn)的人頭檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的人群計(jì)數(shù)。

論文地址：https://arxiv.org/abs/1809.08766v1
代碼地址：https://github.com/aditya-vora/FCHD-Fully-Convolutional-Head-Detector

錯(cuò)誤展示

使用論文《FCHD: A fast and accurate head detector 》提供的代碼進(jìn)行人頭識(shí)別，代碼的部署過(guò)程很簡(jiǎn)單，但是就是最后預(yù)測(cè)出來(lái)的效果有錯(cuò)誤。

在運(yùn)行head_detector_demo.py的時(shí)候，出來(lái)的結(jié)果如下圖所示，每一個(gè)人頭都能夠預(yù)測(cè)出來(lái)，檢測(cè)窗口基本上能夠?qū)?yīng)人物頭部，但是窗口位置偏移距離比較遠(yuǎn)。

解決方法

打開(kāi)head_detector_demo.py文件
大約在28行的位置上做出如下修改：

f.convert('RGB') img_raw = f.copy() # img_raw = np.asarray(f, dtype=np.uint8) img = np.asarray(f, dtype=np.float32) _, H, W = img.shape img = img.transpose((2,0,1)) img = preprocess(img) _, o_H, o_W = img.shape scale = o_H / H img_raw = img_raw.resize((o_W, o_H), Image.ANTIALIAS) return img, img_raw, scale

在大約54行的位置上，做出如下修改：

for i in range(pred_bboxes_.shape[0]): ymin, xmin, ymax, xmax = pred_bboxes_[i,:] # utils.draw_bounding_box_on_image_array(img_raw, ymin, xmin, ymax, xmax) utils.draw_bounding_box_on_image(img_raw, ymin, xmin, ymax, xmax)

將代碼修改之后，再次運(yùn)行head_detector_demo.py文件，可以看到出來(lái)的圖已經(jīng)正確了，如下圖：

參考鏈接：https://github.com/aditya-vora/FCHD-Fully-Convolutional-Head-Detector/issues/8

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的FCHD: A fast and accurate head detector快速准确的人头检测代码预测出来的边界框位置不准确的解决方法的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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