DR-MoE

DCA-MoE框架通过自适应融合和路由增强人群计数

研究人员推出了一种新颖的DCA-MoE框架，旨在通过使特征融合和专家路由依赖于内容来提高人群计数精度。该方法利用空间自适应层融合（SALF）动态加权来自不同骨干层的特征，并利用密度路由多感受野专家（DR-MoE）为每个位置选择最合适的专家。该框架保留了冻结的DINOv3编码器，在NWPU-Crowd基准测试上取得了有竞争力的结果，展示了自适应方法在复杂视觉分析任务中的潜力。