論文の概要: Indiscernible Object Counting in Underwater Scenes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11677v1
- Date: Sun, 23 Apr 2023 15:09:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-25 17:04:51.614719
- Title: Indiscernible Object Counting in Underwater Scenes
- Title（参考訳）: 水中シーンにおける識別不能物体数
- Authors: Guolei Sun, Zhaochong An, Yun Liu, Ce Liu, Christos Sakaridis,
Deng-Ping Fan, Luc Van Gool
- Abstract要約: 認識不能なオブジェクトのカウントは、その環境に対してブレンドされたオブジェクトをカウントすることである。
本稿では,5,637個の高解像度画像と659,024個の注釈付き中心点を含む大規模データセットIOCfish5Kを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.86044762367945
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, indiscernible scene understanding has attracted a lot of attention
in the vision community. We further advance the frontier of this field by
systematically studying a new challenge named indiscernible object counting
(IOC), the goal of which is to count objects that are blended with respect to
their surroundings. Due to a lack of appropriate IOC datasets, we present a
large-scale dataset IOCfish5K which contains a total of 5,637 high-resolution
images and 659,024 annotated center points. Our dataset consists of a large
number of indiscernible objects (mainly fish) in underwater scenes, making the
annotation process all the more challenging. IOCfish5K is superior to existing
datasets with indiscernible scenes because of its larger scale, higher image
resolutions, more annotations, and denser scenes. All these aspects make it the
most challenging dataset for IOC so far, supporting progress in this area. For
benchmarking purposes, we select 14 mainstream methods for object counting and
carefully evaluate them on IOCfish5K. Furthermore, we propose IOCFormer, a new
strong baseline that combines density and regression branches in a unified
framework and can effectively tackle object counting under concealed scenes.
Experiments show that IOCFormer achieves state-of-the-art scores on IOCfish5K.
- Abstract（参考訳）: 最近、不可解なシーン理解が視覚コミュニティに多くの注目を集めている。
我々は,この分野のフロンティアをさらに進めるために,その周辺に混在する物体を数えることを目的とした,認識不能物体計数(IOC)という新たな課題を体系的に研究する。
適切なIOCデータセットがないため,5,637個の高解像度画像と659,024個の注釈付き中心点を含む大規模データセットIOCfish5Kを提示する。
我々のデータセットは、水中のシーンで認識できない多くの物体(主に魚)で構成されており、アノテーションプロセスはより困難である。
iocfish5kは、大きなスケール、高い解像度、より多くのアノテーション、より密集したシーンのため、識別不能なシーンを持つ既存のデータセットよりも優れている。
これらすべての側面により、IOCにとって最も難しいデータセットとなり、この分野の進歩を支えている。
ベンチマークのために,14の主流手法を選択し,IOCfish5K上で慎重に評価する。
さらに,集中型フレームワークにおける密度と回帰分岐を組み合わせた新しい強力なベースラインであるIOCFormerを提案し,隠れたシーン下でのオブジェクトカウントに効果的に取り組むことができる。
IOCFormerはIOCfish5Kで最先端のスコアを得る。
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