論文の概要: GCNet: Probing Self-Similarity Learning for Generalized Counting Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05132v1
• Date: Fri, 10 Feb 2023 09:31:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-13 16:11:52.983310
• Title: GCNet: Probing Self-Similarity Learning for Generalized Counting Network
• Title（参考訳）: GCNet: 一般化カウントネットワークのための自己相似学習の提案
• Authors: Mingjie Wang and Yande Li and Jun Zhou and Graham W. Taylor and Minglun Gong
• Abstract要約: 一般カウントネットワーク(GCNet)は、画像全体の適応的な例を認識するために開発された。 GCNetは、慎重に設計された自己相似学習戦略を通じてそれらを適応的にキャプチャすることができる。 既存の例によるメソッドと同等に動作し、クラウド固有のデータセット上で、驚くべきクロスデータセットの汎用性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.09746233447471
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The class-agnostic counting (CAC) problem has caught increasing attention recently due to its wide societal applications and arduous challenges. To count objects of different categories, existing approaches rely on user-provided exemplars, which is hard-to-obtain and limits their generality. In this paper, we aim to empower the framework to recognize adaptive exemplars within the whole images. A zero-shot Generalized Counting Network (GCNet) is developed, which uses a pseudo-Siamese structure to automatically and effectively learn pseudo exemplar clues from inherent repetition patterns. In addition, a weakly-supervised scheme is presented to reduce the burden of laborious density maps required by all contemporary CAC models, allowing GCNet to be trained using count-level supervisory signals in an end-to-end manner. Without providing any spatial location hints, GCNet is capable of adaptively capturing them through a carefully-designed self-similarity learning strategy. Extensive experiments and ablation studies on the prevailing benchmark FSC147 for zero-shot CAC demonstrate the superiority of our GCNet. It performs on par with existing exemplar-dependent methods and shows stunning cross-dataset generality on crowd-specific datasets, e.g., ShanghaiTech Part A, Part B and UCF_QNRF.
• Abstract（参考訳）: CAC(class-agnostic counting)問題は最近、広範囲の社会的応用と困難な課題により注目を集めている。 異なるカテゴリのオブジェクトを数えるために、既存のアプローチはユーザーが提供するexemplarsに依存しています。 本稿では,このフレームワークが画像全体において適応的な例を認識できるようにすることを目的としている。 ゼロショット一般化計数ネットワーク(GCNet)が開発され、擬似シーム構造を用いて、固有の反復パターンから擬似例手がかりを自動かつ効果的に学習する。 さらに, 従来のCACモデルすべてで要求される手間のかかる密度マップの負担を軽減するため, GCNetをエンドツーエンドにカウントレベル監視信号を用いてトレーニングする手法も提案されている。 空間的な位置のヒントを提供することなく、gcnetは慎重に設計された自己相似学習戦略を通じてそれらを適応的に捉えることができる。 ゼロショットCACのためのベンチマークFSC147の大規模な実験とアブレーション研究は、GCNetの優位性を示している。 既存の例による手法と同等に動作し、上海技術パートA、パートB、UCF_QNRFなど、群衆固有のデータセット上で、驚くほどのクロスデータセットの一般性を示す。

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