論文の概要: A Low-Shot Object Counting Network With Iterative Prototype Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08217v2
• Date: Thu, 28 Sep 2023 13:20:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 23:05:40.279390
• Title: A Low-Shot Object Counting Network With Iterative Prototype Adaptation
• Title（参考訳）: 反復型プロトタイプ適応型低ショットオブジェクトカウントネットワーク
• Authors: Nikola Djukic, Alan Lukezic, Vitjan Zavrtanik, Matej Kristan
• Abstract要約: 画像中の任意の意味カテゴリーの低ショットカウントは、注釈付き例(二ショット)やなし例(無ショット)のみを用いて検討する。 既存の手法は、形状情報(例えばサイズとアスペクト)を無視した特徴プーリングによってクエリを抽出し、オブジェクトのローカライズ精度を低下させ、推定値をカウントする。 反復型プロトタイプ適応(LOCA)を用いた低ショットオブジェクトカウントネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.650207945870598
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider low-shot counting of arbitrary semantic categories in the image using only few annotated exemplars (few-shot) or no exemplars (no-shot). The standard few-shot pipeline follows extraction of appearance queries from exemplars and matching them with image features to infer the object counts. Existing methods extract queries by feature pooling which neglects the shape information (e.g., size and aspect) and leads to a reduced object localization accuracy and count estimates. We propose a Low-shot Object Counting network with iterative prototype Adaptation (LOCA). Our main contribution is the new object prototype extraction module, which iteratively fuses the exemplar shape and appearance information with image features. The module is easily adapted to zero-shot scenarios, enabling LOCA to cover the entire spectrum of low-shot counting problems. LOCA outperforms all recent state-of-the-art methods on FSC147 benchmark by 20-30% in RMSE on one-shot and few-shot and achieves state-of-the-art on zero-shot scenarios, while demonstrating better generalization capabilities.
• Abstract（参考訳）: 画像中の任意の意味カテゴリーの低ショットカウントは、注釈付き例(フェーショット)やなし例(ノーショット)のみを用いて検討する。 標準的な数ショットパイプラインは、外見クエリを例から抽出し、イメージ特徴とマッチングしてオブジェクト数を推測する。 既存の手法は、形状情報(例えばサイズとアスペクト)を無視した特徴プーリングによってクエリを抽出し、オブジェクトのローカライズ精度を低下させ、推定値をカウントする。 反復型適応(LOCA)を用いた低ショットオブジェクトカウントネットワークを提案する。 我々の主な貢献は新しいオブジェクトプロトタイプ抽出モジュールであり、画像の特徴と外観情報とを反復的に融合させる。 このモジュールはゼロショットのシナリオに容易に適用でき、LOCAはローショットカウント問題の全スペクトルをカバーすることができる。 LOCAは最近のFSC147ベンチマークの最先端メソッドを20～30%向上させ、ゼロショットシナリオの最先端を達成し、より優れた一般化能力を示している。

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