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CrowdCC：联合评测人群计数鲁棒性与量化
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AI 综述
2026年10月28日，arXiv cs.CV 发布 CrowdCC 基准，用于联合评测人群计数模型的损坏鲁棒性与量化部署成本。该基准覆盖 23 种与部署相关的图像损坏（3 个严重度）、4 个数据集和 26 个模型，并在 A100 上以 TensorRT 的 FP32、FP16、INT8 三种精度进行评测。结果显示：采集链路损坏造成的退化最大，干净图像上的精度无法完全预测损坏后的性能；与 FP16 相比，INT8 会更大幅度地改变鲁棒性，但没有系统一致的方向，也没有稳定改善延迟或能耗。
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最新进展10月28日 12:00
CrowdCC 基准发布：INT8 未稳定改善延迟能耗，干净精度难以预测损坏后性能。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv cs.CVCrowdCC：联合评测人群计数模型的损坏鲁棒性与部署量化
新基准 CrowdCC 用 23 种部署相关损坏（3 个严重度）、4 个数据集和 26 个模型，在 A100 TensorRT 的 FP32、FP16、INT8 精度下联合评测人群计数的损坏鲁棒性与量化部署成本。采集链路损坏带来的退化最大，干净精度无法完全预测损坏后性能。INT8 比 FP16 更大幅改变鲁棒性且无系统方向，并未稳定改善延迟或能耗。
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