(万能代码)CommissarMa/Crowd_counting_from_scratch
代码：https://github.com/CommissarMa/Crowd_counting_from_scratch
(万能代码)C^3 Framework开源人群计数框架
科普中文博文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/65650998
框架网址：https://github.com/gjy3035/C-3-Framework
web端人群计数标注工具：https://github.com/Elin24/cclabeler
（S1）数据处理：训练集融合了六个主流数据集，并进行数据预处理，UCF_CC_50，Shanghai Tech Part A，WorldExpo'10，UCF-QNRF以及GCC。测试集：Shanghai Tech Part B数据集（选择这个，是因为：图像尺寸相同，便于多batch-size的训练和测试，能够最大化利用显卡，节省显卡资源和训练时间。）。将数据整理成PyTorch下的data loader格式。
（S2）根据原图生成密度图density map
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因为，在人群计数领域中，常见encoder中一般输出为1/8原图尺寸。所以 ，在预处理时对图像的高和宽进行了限制，使其能够被16整除。从而，确保网络中一些含有下采样down sampling操作的层（conv with stride2 或者池化）能够正确输出。
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为节约显存，对QNRF和GCC的图像进行了保持长宽比的降采样操作。
（S3）数据预处理
（3.1）多Batch-size训练
由于UCF50、SHT A、QNRF所包含的图像尺寸不一，随机从这三个数据集中取出图片，他们的大小是不一样的，因此需要以尺寸最小的那个为标准,将其他大的图片裁小。我们重写了collate_fn函数。该函数在随机拿到N张图像和GT后，选择最小的高h_min和最小的宽w_min对所有图像进行crop，拼成下面这个size的Tensor送进网络中训练
根据经验，（1）如果是from scratch training，对于这几个数据集建议采用多batch size训练或者（2）采用GCC-SFCN中加padding的方案，（3）对于有预训练参数的模型（AlexNet，VGG，ResNet等），建议采用单一batch size进行训练。
（3.2） Label Transform-对密度图进行transform的操作
[1]参考了CSRNet源码[6]中对密度图进行降采样的操作（GTScaleDown）[2]对密度图点乘一个放大因子（LabelNormalize）
（3.3）GTScaleDown
我们的目的是使得密度图之和等于总人数。但是，网络回归密度图为原图的8/1。因此我们选择采用增加上采样层来实现与原图大小的密度图。
其实除了上面这个还有其他方法。比如CSRNet中，作者对密度图进行了降采样，并点乘64以保证密度图之和依然约等于总人数。该操作会带来一个问题：会影响PSNR和SSIM的值。因此我们不建议使用该操作。
（3.4） LabelNormalize
对于密度图乘以一个较大的放大因子，可以使网络更快的收敛，甚至取得更低的估计误差
（S4）我们将常见的分类模型改造成人群计数网络（arwin老师介绍了和多图片分类的特别前沿的模型，可以拿过来试试，说不定会更好？）
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AlexNet网络：（1）小幅修改了conv1和conv2层的padding，以保证其对于feature map的大小能够正常整除。（2）截取conv5之前的网络，作为人群计数的encoder，其大小为原始输入的1/16。（3）decoder的设计依然遵循简约的原则，用“两层卷积+上采样”直接回归到1-channel的密度图。
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VGG系列：VGG和VGG+decoder：（1）VGG网络的两个变体都完全采用了VGG-16模型的前10个卷积层（2）VGG采用了最为简单的decoder（3）VGG+decoder则是简单设计了一个含有三个反卷积的模块——结果（1）两者的模型性能（MAE，MSE）差不多，二者的性能非常接近CSRNet（2）VGG+decoder有着更为精细的密度图
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ResNet系列：Res50和Res101：（1）Encoder部分：为了保证密度图的大小不至于过小（不小于原图尺寸的1/8），将res.layer3中第一层stride的大小，从将原本的2改为1，以此当做encoder。（2）decoder部分：本着简单的原则，decoder由两层卷积构成——结果：在SHT B上 performance score是最高的，直接达到了现有SOTA的水平，和目前性能最好的PACNN+模型一样，体现了ResNet强大的特征提取能力
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其他主流算法的复现：MCNN，CMTL，CSRNet以及SANet
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MCNN：与原网络结构的不同：处理的是RGB图像
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CMTL：在训练前，通过在线裁剪的方式进行了数据增强，扩充了训练集。在线裁剪的方法可以使训练覆盖更多的裁剪区域。
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（S5）训练技巧：
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LabelNormalize的调参：用一个合适的放大因子，对密度图density map进行放大会加速模型训练，使其更快地收敛，避免陷入局部最优解local minimum。
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【原因】：个初始化好的计数网络来说，自身参数符合一定的分布，如果目标分布和初始化分布相差过大的话，网络会陷入一个比较差的局部解，难以训练出好的结果。——
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下图展示了，Res50网络下，在SHT B上，分别测试在对密度图分别乘以[1,10,100,1000,2000,4000]不同的放大因子时，网络的计数性能差异。第一行表示，如果采用原始密度图时，网络并不能正确收敛。
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放大因子最小要取10：下图展示了在六组不同的放大因子下，MAE和MSE在验证集上随时间的变化曲线。橙色曲线表示对密度图不进行放大情况下，网络性能的表现。上面第一条线，橙色的线，表示放大因子为1，就是不做放大的时候，mae降低到60左右就不再随着训练的次数增加而下降了，也就是说网络陷入到一个局部解难以跳出。
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下图表示了移除掉橙色曲线后，即放大因子为[10,100,1000,2000,4000]的曲线对比。从图中可以看出，除了放大因子取10时，效果较差，其他几种曲线重合度非常高。也就是放大因子最小取100以后，再给出更大的放大因子的意义就不大了。
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特征图大小对比：1/8 size v.s 1/16 size
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过小的特征图尺寸会对计数的性能产生非常大的影响，在这个情况下1/8 sIze比1/16size要好.
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对比实验：1) ResNet-50中res.layer3以前的层原封不动当做backbone，最终输出密度图作16x的上采样（stride=1）;2) C3F最终采用的方案，输出密度图作8x的上采样（stride=2）。——----结果：在将stride改为1后，模型输出了分辨率更高的密度图，同时在计数误差上取得了更好的效果。下图是MAE和MSE的随着训练次数越来越多而变化的曲线。蓝色表示stride=2，橘黄色表示stride=1。我们明显可以看出来，stride=1，stride更小的曲线，特征图更大的曲线，橘黄色曲线，整体显著地低于蓝色曲线。也就是说这里特征图大一点更好。
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实验结果
最优的算法：得益于ResNet-101强大的学习能力，以其为Backbone的人群计数器在MAE和MSE指标上超越了其他所有算法
有预训练参数的网络，不需要修改网络的结构，直接用，就可以拿一个很高的performance score，比如Dilated Conv、Multi-column Conv、Scale Aggregation
| Method | MAE | MSE |
| vgg-16(conv4_3) | 10.3 | 16.5 |
| VGG(conv4_3)+decoder | 10.5 | 17.4 |
| ResNet-50(layer3) | 7.7 | 12.6 |
| ResNet-101(layer3) | 7.6 | 12.2 |
| MCNN(RGB Image) | 21.5 | 38.1 |
| CMTL | 14 | 22.3 |
| CSRNet | 10.6 | 16 |
| SASNet | 12.1 | 19.2 |
| AlexNet(conv5) | 13.6 | 21.7 |
人群计数与语义分割之间的关系
二者同属于逐像素任务，前者为逐像素分类，后者为逐像素回归。根据我的实验，某些分割网络直接修改最后一层为回归层后，其效果与backbone相比，提升非常有限。甚至性能会有所下降。深层问题
Crowd_counting_from_scratch （大概率能跑，我没跑）
CommissarMa/Crowd_counting_from_scratch : https://github.com/CommissarMa/Crowd_counting_from_scratch
2016(有代码)_MCNN(+11次)
(CVPR 2016),入门最适合看的
MCNN：Single-Image Crowd Counting via Multi-Column Convolutional Neural Network（首次引入CNN到人群计数领域）
https://github.com/svishwa/crowdcount-mcnn
另外两个版本的代码：
（1）https://github.com/CommissarMa/Crowd_counting_from_scratch/blob/master/crowd_model/mcnn_model.py
（2）https://github.com/CommissarMa/MCNN-pytorch
规模感知模型（什么叫规模感知？），基于完整图像
想解决的问题
图片任意尺寸、任意人群密度、任意拍摄角度、任意人头尺度scale、任意分辨率 图像的 密集人群计数面临的难题
每列CNN学习得到的特征可以自适应由于透视或图像分辨率引起的人/头大小的变化
在不需要输入图的透视先验情况下通过几何自适应的核来精确计算人群密度图
创新：
（1）在原图映射到人群密度图crowd density map这个过程中，引入了CNN,这种CNN是“Multi-Column Convolutional Neural Network”；
（2）多个大小不同的卷积核并行训练parallel CNNs，这些卷积感受野receptive fields有大有小with local receptive fields of different sizes.， 这样他们可以捕捉到不同大小尺度的特征to capture characteristics of crowd density at different scales.
（3）制作groun truth使用的是基于几何自适应核geometry adaptive kernels, 不需要知道输入图像的透视图（透视图一般很难获取）, 就可以准确地计算出真实密度图
（4）抛弃了前景分割这一步骤
（5）收集并开源了Shanghaitech这个人群数据集,这个数据集是已成为业内性能指标必刷榜。
模型细节
（1）三个大小不同的卷积核并行提取特征，以便于适应不同大小的人头，最后三个模型做融合。
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三个并行模型的网络结构和网络深度完全相同，都是 conv–pooling–conv–pooling。
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三个模型的卷积核大小不同，分别是 大9*9、中7*7、小5*5，因此三个网络的receptive field感受野不同，能够抓住不同大小人头的特征。——pooling用的Max pooling is applied for each 2×2 region，从模型示意图中可以看到，2×2的max pooling用了两次,对训练样本的feature的 size也缩小到1/4，,激活函数是ReLU，
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最后融合--把所有的输出特征图堆叠在一起stack the output feature maps of all CNNs，其实就是简单的channel堆在一起，小(channel数=8)、中(channel数=10)、大(channel数=12)三个channel直接堆在一起，得到channel数为8+10+12=30个channel
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最后将三列子网络的特征图做线性加权（由1x1的卷积完成），将数据从30个channel降低到1个channel的人群密度图。这个权重是通过反向传播不断学习优化和调整的。这个过程就是在做模型融合
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由于我们的网络最后输出的是二维密度图，没有使用全连接层把输出降到一维，是全卷积网络，[ 1 ] 因此参数很少，训练起来很快。 [ 2 ] 另外一个好处是输入图像可以是任意大小，从而避免了因调整图像大小(Resize)产生的图像扭曲(Image Distortion)对算法性能的影响。
其实你可以不止并行融合3个CNN模型，你可以并行并融合5个、7个、15个不同卷积核大小的模型，但是参数量会因此增大很多，不建议这样。作者通过实验发现用3个是tradeoff最佳的。
（2）最后一个组件从全连接层替换成了1×1卷积，这样输出的密度图就变成了和输入图片size完全一样了。这样就避免了全连接层输出是一维向量，丢失二维信息的问题。
F是密度图，N是图片数目
这里的ground truth就是上面 density map estimation讲的 那个用高斯核卷积得出的那个
F(X; $$\theta$$)就是上面这个模型融合映射出的图
where Θ is a set of learnable parameters in the MCNN. N is the number of the training image. X(i )is the input image and F(i )is the ground truth density map of image X(i). F(X(i); Θ) stands for the estimated density map generated by MCNN which is parameterized with Θ for sample X(i). L is the loss between the estimated density map and the ground truth density map.
这篇文章很明显的模仿了FCN（1）不同卷积核的数据做融合，可以捕捉到不同大小的特征（2）用1×1卷积替代了最后的全连接层，保留二维结构的信息
劣势：（1）三个CNN并行，有较多的参数，计算量大，消耗的计算资源多，难以实际应用，无法进行实时的人群计数预测（2）多列/多网络需要预训练但网络，比端到端训练更复杂（3）多阵列的网络并不能如所描述的那样提取不同的人头特征。有很多低效的分支结构。
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