論文の概要: A Unified Object Counting Network with Object Occupation Prior
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14193v3
- Date: Fri, 30 Jun 2023 12:26:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-03 15:29:22.017414
- Title: A Unified Object Counting Network with Object Occupation Prior
- Title（参考訳）: 作業前を対象とする統一オブジェクトカウントネットワーク
- Authors: Shengqin Jiang, Qing Wang, Fengna Cheng, Yuankai Qi, Qingshan Liu
- Abstract要約: 既存のオブジェクトカウントタスクは、単一のオブジェクトクラス用に設計されている。
現実の世界で新しいクラスで新しいデータに遭遇するのは避けられない。
我々は、最初の進化するオブジェクトカウントデータセットを構築し、統一された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）: 32.32999623924954
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The counting task, which plays a fundamental role in numerous applications
(e.g., crowd counting, traffic statistics), aims to predict the number of
objects with various densities. Existing object counting tasks are designed for
a single object class. However, it is inevitable to encounter newly coming data
with new classes in our real world. We name this scenario as \textit{evolving
object counting}. In this paper, we build the first evolving object counting
dataset and propose a unified object counting network as the first attempt to
address this task. The proposed model consists of two key components: a
class-agnostic mask module and a class-incremental module. The class-agnostic
mask module learns generic object occupation prior via predicting a
class-agnostic binary mask (e.g., 1 denotes there exists an object at the
considering position in an image and 0 otherwise). The class-incremental module
is used to handle new coming classes and provides discriminative class guidance
for density map prediction. The combined outputs of class-agnostic mask module
and image feature extractor are used to predict the final density map. When new
classes come, we first add new neural nodes into the last regression and
classification layers of class-incremental module. Then, instead of retraining
the model from scratch, we utilize knowledge distillation to help the model
remember what have already learned about previous object classes. We also
employ a support sample bank to store a small number of typical training
samples of each class, which are used to prevent the model from forgetting key
information of old data. With this design, our model can efficiently and
effectively adapt to new coming classes while keeping good performance on
already seen data without large-scale retraining. Extensive experiments on the
collected dataset demonstrate the favorable performance.
- Abstract（参考訳）: 多数のアプリケーション(例えば、群衆数、トラフィック統計)で基本的な役割を果たすカウントタスクは、さまざまな密度を持つオブジェクトの数を予測することを目的としている。
既存のオブジェクトカウントタスクは単一のオブジェクトクラスのために設計されます。
しかし、私たちの現実世界で新しいクラスで新しいデータに遭遇するのは避けられない。
このシナリオを \textit{evolving object counting} と命名します。
本稿では,最初の進化するオブジェクト計数データセットを構築し,この課題に対する最初の試みとして統一オブジェクト計数ネットワークを提案する。
提案モデルは,クラスに依存しないマスクモジュールとクラスインクリメンタルモジュールの2つの重要なコンポーネントから構成される。
クラス非依存マスクモジュールは、クラス非依存なバイナリマスクを予測して、汎用オブジェクトの占有を事前に学習する(例えば、1は、画像中の考慮位置にあるオブジェクトが存在し、それ以外は0であることを示す)。
class-incrementalモジュールは新しい来るべきクラスを扱うために使われ、密度マップ予測のための判別クラスガイダンスを提供する。
クラス非依存マスクモジュールと画像特徴抽出器の組合せ出力を用いて最終密度マップを予測する。
新しいクラスが来たら、まずクラスインクリメンタルモジュールの最後の回帰層と分類層に新しいニューラルネットワークを追加します。
そして、モデルをスクラッチから再トレーニングするのではなく、モデルが以前のオブジェクトクラスについて既に学んだことを思い出すのに役立つ知識蒸留を利用する。
また、各クラスの典型的なトレーニングサンプルを少数のサポートサンプルバンクに格納することで、モデルが古いデータのキー情報を忘れないようにしています。
この設計により,大規模再トレーニングを行わずに,既存のデータのパフォーマンスを維持しつつ,新しいクラスに効率的に適応することができる。
収集したデータセットに関する広範な実験は、優れたパフォーマンスを示している。
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