論文の概要: Exemplar Free Class Agnostic Counting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14212v1
• Date: Fri, 27 May 2022 19:44:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-31 16:13:31.460493
• Title: Exemplar Free Class Agnostic Counting
• Title（参考訳）: Exemplar Free Class Agnostic Counting
• Authors: Viresh Ranjan and Minh Hoai
• Abstract要約: クラス非依存カウントは、そのカテゴリのラベル付きトレーニングデータにアクセスせずに、新しいオブジェクトカテゴリのオブジェクトをテスト時にカウントすることを目的としている。 提案手法は,まず画像中のオブジェクトの繰り返しから例を識別し,次に繰り返しオブジェクトをカウントする。 FSC-147データセットに対する提案手法の評価を行い,既存手法と比較して優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.41525571128706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We tackle the task of Class Agnostic Counting, which aims to count objects in a novel object category at test time without any access to labeled training data for that category. All previous class agnostic counting methods cannot work in a fully automated setting, and require computationally expensive test time adaptation. To address these challenges, we propose a visual counter which operates in a fully automated setting and does not require any test time adaptation. Our proposed approach first identifies exemplars from repeating objects in an image, and then counts the repeating objects. We propose a novel region proposal network for identifying the exemplars. After identifying the exemplars, we obtain the corresponding count by using a density estimation based Visual Counter. We evaluate our proposed approach on FSC-147 dataset, and show that it achieves superior performance compared to the existing approaches.
• Abstract（参考訳）: テスト時に新しいオブジェクトカテゴリのオブジェクトを、そのカテゴリのラベル付きトレーニングデータにアクセスせずにカウントすることを目的としたクラス非依存カウントの課題に取り組む。 従来のクラス非依存カウント手法は、完全に自動化された環境では機能せず、計算に高価なテスト時間適応を必要とする。 これらの課題に対処するため,我々は,完全に自動で動作し,テスト時間適応を必要としない視覚カウンタを提案する。 提案手法は,まず画像中のオブジェクトの繰り返しから例を識別し,次に繰り返しオブジェクトをカウントする。 本稿では,その先駆者を特定するための新しい地域提案ネットワークを提案する。 実例を同定した後、密度推定に基づく視覚的カウンタを用いて対応するカウントを求める。 FSC-147データセットに対する提案手法の評価を行い,既存手法と比較して優れた性能を示す。

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