論文の概要: Deep Learning Techniques for Visual Counting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03033v1
- Date: Tue, 7 Jun 2022 06:20:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-09 04:27:09.408185
- Title: Deep Learning Techniques for Visual Counting
- Title(参考訳): ビジュアルカウントのためのディープラーニング技術
- Authors: Luca Ciampi
- Abstract要約: 静止画像やビデオフレーム内のオブジェクト数を自動推定する視覚的カウントタスクについて検討し,拡張した。
私は現在のCNNベースのソリューションをトレーニングするのに必要なデータ不足に関連する問題に取り組みました。
組込み視覚システムで車両を直接カウントするソリューションを導入しました。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.13537117504260618
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this thesis, I investigated and enhanced the visual counting task, which
automatically estimates the number of objects in still images or video frames.
Recently, due to the growing interest in it, several CNN-based solutions have
been suggested by the scientific community. These artificial neural networks
provide a way to automatically learn effective representations from raw visual
data and can be successfully employed to address typical challenges
characterizing this task, such as different illuminations and object scales.
But apart from these difficulties, I targeted some other crucial limitations in
the adoption of CNNs, proposing solutions that I experimentally evaluated in
the context of the counting task which turns out to be particularly affected by
these shortcomings.
In particular, I tackled the problem related to the lack of data needed for
training current CNN-based solutions. Given that the budget for labeling is
limited, data scarcity still represents an open problem, particularly evident
in tasks such as the counting one, where the objects to be labeled are
thousands per image. Specifically, I introduced synthetic datasets gathered
from virtual environments, where the training labels are automatically
collected. I proposed Domain Adaptation strategies aiming at mitigating the
domain gap existing between the training and test data distributions. I
presented a counting strategy where I took advantage of the redundant
information characterizing datasets labeled by multiple annotators. Moreover, I
tackled the engineering challenges coming out of the adoption of CNN techniques
in environments with limited power resources. I introduced solutions for
counting vehicles directly onboard embedded vision systems. Finally, I designed
an embedded modular Computer Vision-based system that can carry out several
tasks to help monitor individual and collective human safety rules.
- Abstract(参考訳): 本論文では,静止画像やビデオフレーム内のオブジェクト数を自動推定する視覚的カウントタスクについて検討し,拡張した。
近年、その関心が高まっているため、いくつかのCNNベースのソリューションが科学コミュニティによって提案されている。
これらの人工ニューラルネットワークは、生の視覚データから効果的な表現を自動的に学習する方法を提供し、異なる照度やオブジェクトスケールのようなタスクを特徴付ける典型的な課題に対処するためにうまく利用することができる。
しかし、これらの困難を別にして、cnnの採用における他の重要な制限を目標としており、このような欠点によって特に影響を受けることが判明したカウントタスクの文脈で実験的に評価したソリューションを提案しています。
特に、現在のcnnベースのソリューションのトレーニングに必要なデータ不足に関する問題に取り組みました。
ラベル付けの予算が限られていることを考えると、データ不足は依然としてオープンな問題であり、特にカウントするタスクでは、ラベル付けすべきオブジェクトがイメージ毎に数千である。
具体的には,トレーニングラベルを自動的に収集する仮想環境から収集した合成データセットを紹介した。
トレーニングとテストデータ分散の間に存在するドメイン間ギャップを緩和することを目的としたドメイン適応戦略を提案する。
マルチアノテータによってラベル付けされたデータセットを特徴付ける冗長な情報を利用したカウント戦略を提示しました。
さらに、限られた電力資源を持つ環境でのCNN技術の導入によるエンジニアリング上の課題にも取り組みました。
組込み視覚システムで車両を直接カウントするソリューションを導入しました。
最後に、私は、個人および集団の人間の安全ルールを監視するのに役立ついくつかのタスクを実行できる、組み込みのモジュラーコンピュータビジョンベースのシステムを設計しました。
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