ASNet/DANetを提案し、群衆カウントの誤差を提言した。ASNetではアテンションのスケールと密度推定を同時に行い、DANetでは群衆領域を推定してアテンションの領域を限定する役割を果たす。より正確に混在状況を把握することに成功。

ShanghaiTech Part A, UCF_CC_50, UCF-QNRF, WorldExpo'10に対し実験を行った。評価は誤差を計算することで得られ、MAE（Mean Absolute Error）/MSE（Mean Squared Error）を計算する。従来手法との比較も十分行われており、すべてのデータセットに対してSOTAではないが、すべての評価値に対して良好な数値を叩き出した。