crowd counting这个领域最近有哪些SOTA

目前，crowd counting领域的SOTA方法主要分为两类：基于回归的方法和基于密度估计的方法。下面分别介绍一下这两类方法的最新进展。

1. 基于回归的方法：

- MCNN：2016年，Zhang等人提出了基于多列卷积神经网络（MCNN）的方法，取得了当时的SOTA结果。
- CSRNet：2018年，Liu等人提出了一种基于卷积神经网络和级联回归的方法，称为稠密比例回归网络（CSRNet），在多个数据集上取得了最佳结果。

2. 基于密度估计的方法：

- SANet：2019年，Cao等人提出了一种基于注意力机制的密度估计方法，称为稠密比例回归网络（CSRNet），在多个数据集上取得了最佳结果。
- CAN：2019年，Liu等人提出了一种基于条件对抗网络（Conditional Adversarial Network，CAN）的方法，可以同时估计人数密度和人的位置。
- DM-Count：2020年，Liu等人提出了一种基于深度度量学习的密度估计方法，称为密度测量网络（DM-Count），在多个数据集上取得了最佳结果。

需要注意的是，由于数据集、评估指标等差异，不同的论文可能使用不同的SOTA结果，因此需要根据实际情况进行选择。

相关问题

boosting-crowd-counting-via-multifaceted-attention-

boosting-crowd-counting-via-multifaceted-attention是一种通过多方面注意力提升人群计数的方法。该方法利用了多个方面的特征来准确估计人群数量。

在传统的人群计数方法中，往往只关注人群的整体特征，而忽略了不同区域的细节。然而，不同区域之间的人群密度可能存在差异，因此细致地分析这些区域是非常重要的。

该方法首先利用卷积神经网络（CNN）提取图像的特征。然后，通过引入多个注意力机制，分别关注图像的局部细节、稀疏区域和密集区域。

首先，该方法引入了局部注意力机制，通过对图像的局部区域进行加权来捕捉人群的局部特征。这使得网络能够更好地适应不同区域的密度变化。

其次，该方法采用了稀疏区域注意力机制，它能够识别图像中的稀疏区域并将更多的注意力放在这些区域上。这是因为稀疏区域往往是需要重点关注的区域，因为它们可能包含有人群密度的极端变化。

最后，该方法还引入了密集区域注意力机制，通过提取图像中人群密集的区域，并将更多的注意力放在这些区域上来准确估计人群数量。

综上所述，boosting-crowd-counting-via-multifaceted-attention是一种通过引入多个注意力机制来提高人群计数的方法。它能够从不同方面细致地分析图像，并利用局部、稀疏和密集区域的特征来准确估计人群数量。这个方法通过考虑人群分布的细节，提供了更精确的人群计数结果。

Cross-Modal Collaborative Representation Learning and a Large-Scale RGBT Benchmark for Crowd Counting

这篇论文提出了一种跨模态协作表示学习方法和一个大规模 RGBT 数据集，用于人群计数。该方法主要是通过将可见光图像和热红外图像作为输入，同时训练一个共享的卷积神经网络，来学习两种不同模态之间的关联性，从而提高人群计数的准确性。同时，该论文还提出了一个大规模的 RGBT 数据集，用于评估该方法的性能。实验结果表明，该方法在几种不同的数据集上都取得了优异的表现，并且在该数据集上超过了其他现有的方法。