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Taste More, Taste Better: Enhancing Semi-Supervised Crowd Counting with Diverse Data and Strong Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为“多尝试，更美味”（TMTB）的框架，旨在降低密集场景中的标注成本。通过图像修复技术和视觉状态空间模型，增强数据多样性，显著提高了在极端拥挤和低光环境下的人群计数准确性。实验结果表明，该方法在多个基准数据集上超越了现有最优方案。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为“多尝试，更美味”（TMTB）的框架，旨在降低密集场景中的标注成本。
- 该框架通过图像修复技术增强数据多样性，提升了人群计数的准确性。
- 引入视觉状态空间模型以捕捉人群场景的全局上下文信息。
- 实验结果表明，该方法在极端拥挤和低光环境下的计数准确性显著提高。
- 在多个基准数据集上，该方法超越了现有最优方案。
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