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本文提出了一种名为CrowdCLIP的全新方法，通过无监督的方式实现人群计数。该方法基于视觉-语言模型，能够有效地对人群密度进行估计。方法概述CrowdCLIP方法采用了视觉-语言模型，这是一种新型的跨模态学习方法，可以将图像和文本信息相互转换，并建立对应关系。这种方法的核心思想是，通过学习图像和文本的共现模式，将图像中的视觉信息与相应的文本描述进行匹配。在CrowdCLIP中，作者们利用预训练的视觉-语言模型，将输入的人群图像和与之相关的文本描述进行匹配。该方法不需要任何监督标签，因此可以避免因标注数据不足而导致的计数准确率下降问题。此外，由于采用了无监督学习方式，CrowdCLIP可以充分利用大量的无标签数据，提高模型的泛化能力。模型细节CrowdCLIP模型主要由两个部分组成：视觉编码器和语言编码器。视觉编码器负责将输入的图像转换为向量表示，而语言编码器则将与图像相关的文本描述转换为向量表示。通过比较这两个向量之间的相似性，可以确定图像和文本之间的匹配程度。在训练过程中，CrowdCLIP采用了对比学习策略。具体来说，模型会生成一组与输入图像相关的正例文本描述，以及一组与输入图像无关的反例文本描述。然后，模型会计算输入图像与正例文本描述之间的相似性得分，以及与反例文本描述之间的相似性得分。通过最小化正例得分与反例得分之间的差距，可以使得模型学会将图像与正确的文本描述进行匹配。在测试阶段，CrowdCLIP会根据训练过程中学习到的匹配关系，对输入的人群图像进行计数。具体来说，模型会生成一组与输入图像相关的文本描述，并计算这些描述与输入图像之间的相似性得分。然后，模型会根据这些得分对人群密度进行估计。实验结果为了验证CrowdCLIP的计数准确率，作者们在多个公开数据集上进行了实验。结果表明，CrowdCLIP在多个数据集上都取得了优于其他方法的计数准确率。此外，作者们还通过可视化实验展示了CrowdCLIP在处理不同场景、不同角度、不同光照条件下的表现。这些结果表明，CrowdCLIP具有较强的泛化能力和鲁棒性。结论本文提出了一种基于视觉-语言模型的全新人群计数方法CrowdCLIP。该方法采用了无监督学习方式，能够有效地对人群密度进行估计。实验结果表明，CrowdCLIP在多个数据集上都取得了优于其他方法的计数准确率，具有较强的泛化能力和鲁棒性。