Deformable Rectangular Sparse Attention

新方法增强低光照条件下的人群计数 · 已追踪2个来源

研究人员开发了一种用于低光照条件下人群计数的新方法，这是一个探索不足的领域。该方法引入了三个新数据集：SHA_Dark、SHB_Dark 和 LC-Crowd。它利用基于 Retinex 的模型，结合深度和边缘线索来增强反射率表示，并提出了一个全模态超图融合模块来整合 RGB 外观、深度几何和边缘结构。此外，还引入了一个可变形矩形稀疏注意力模块来优化密集预测的计算，从而形成一个统一的低光照计数网络（LCNet），据报道其性能优于现有的最先进方法。