論文の概要: CLIP-Count: Towards Text-Guided Zero-Shot Object Counting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07304v2
• Date: Thu, 10 Aug 2023 04:04:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-11 15:58:21.434870
• Title: CLIP-Count: Towards Text-Guided Zero-Shot Object Counting
• Title（参考訳）: CLIP-Count: テキストガイドによるゼロショットオブジェクトカウントを目指す
• Authors: Ruixiang Jiang, Lingbo Liu, Changwen Chen
• Abstract要約: オープン語彙オブジェクトの密度マップをゼロショットで推定する,最初のエンドツーエンドパイプラインであるCLIP-Countを提案する。 テキスト埋め込みを濃密な視覚特徴と整合させるため、我々は、密集した予測のための情報的パッチレベルの視覚表現を学習するために、モデルを誘導するパッチテキストコントラスト損失を導入する。 本手法は,対象物に対する高品質な密度マップを効果的に生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.07271723717184
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in visual-language models have shown remarkable zero-shot text-image matching ability that is transferable to downstream tasks such as object detection and segmentation. Adapting these models for object counting, however, remains a formidable challenge. In this study, we first investigate transferring vision-language models (VLMs) for class-agnostic object counting. Specifically, we propose CLIP-Count, the first end-to-end pipeline that estimates density maps for open-vocabulary objects with text guidance in a zero-shot manner. To align the text embedding with dense visual features, we introduce a patch-text contrastive loss that guides the model to learn informative patch-level visual representations for dense prediction. Moreover, we design a hierarchical patch-text interaction module to propagate semantic information across different resolution levels of visual features. Benefiting from the full exploitation of the rich image-text alignment knowledge of pretrained VLMs, our method effectively generates high-quality density maps for objects-of-interest. Extensive experiments on FSC-147, CARPK, and ShanghaiTech crowd counting datasets demonstrate state-of-the-art accuracy and generalizability of the proposed method. Code is available: https://github.com/songrise/CLIP-Count.
• Abstract（参考訳）: 近年の視覚言語モデルの進歩は、オブジェクト検出やセグメンテーションなどの下流タスクに転送可能な、顕著なゼロショットテキストイメージマッチング能力を示している。 しかし、これらのモデルをオブジェクトカウントに適応させることは、依然として深刻な課題である。 本研究では,クラス非依存オブジェクトカウントのための視覚言語モデル(VLM)の転送について検討した。 具体的には、オープン語彙オブジェクトの密度マップをゼロショットで推定する最初のエンドツーエンドパイプラインであるCLIP-Countを提案する。 テキスト埋め込みを濃密な視覚特徴と整合させるため、密集した予測のための情報的パッチレベルの視覚表現を学習するために、モデルを導くパッチテキストコントラスト損失を導入する。 さらに,視覚的特徴の異なる解像度レベルにわたって意味情報を伝達する階層的パッチ・テキストインタラクションモジュールを設計した。 事前学習したVLMのリッチな画像テキストアライメント知識のフル活用により,本手法は対象物に対する高品質な密度マップを効果的に生成する。 fsc-147, carpk, shanghaitech crowd counting datasets の広範な実験により,提案手法の精度と一般化性が示された。 コードは、https://github.com/songrise/CLIP-Count.comで入手できる。

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