論文の概要: Training-free Object Counting with Prompts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00038v1
• Date: Fri, 30 Jun 2023 13:26:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-05 18:20:05.176696
• Title: Training-free Object Counting with Prompts
• Title（参考訳）: プロンプトを用いたトレーニングフリーオブジェクトカウント
• Authors: Zenglin Shi, Ying Sun, Mengmi Zhang
• Abstract要約: 既存のアプローチは、各オブジェクトに対するポイントアノテーションを備えた広範なトレーニングデータに依存しています。 分割問題としてカウントタスクを扱う訓練不要なオブジェクトカウンタを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.427802109472838
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper tackles the problem of object counting in images. Existing approaches rely on extensive training data with point annotations for each object, making data collection labor-intensive and time-consuming. To overcome this, we propose a training-free object counter that treats the counting task as a segmentation problem. Our approach leverages the Segment Anything Model (SAM), known for its high-quality masks and zero-shot segmentation capability. However, the vanilla mask generation method of SAM lacks class-specific information in the masks, resulting in inferior counting accuracy. To overcome this limitation, we introduce a prior-guided mask generation method that incorporates three types of priors into the segmentation process, enhancing efficiency and accuracy. Additionally, we tackle the issue of counting objects specified through free-form text by proposing a two-stage approach that combines reference object selection and prior-guided mask generation. Extensive experiments on standard datasets demonstrate the competitive performance of our training-free counter compared to learning-based approaches. This paper presents a promising solution for counting objects in various scenarios without the need for extensive data collection and model training. Code is available at https://github.com/shizenglin/training-free-object-counter.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像中のオブジェクトのカウントの問題に取り組む。 既存のアプローチでは、各オブジェクトに対するポイントアノテーションを備えた広範なトレーニングデータに依存しているため、データ収集は労力と時間を要する。 そこで本研究では,カウントタスクをセグメンテーション問題として扱うトレーニングフリーオブジェクトカウンタを提案する。 我々のアプローチは、高品質なマスクとゼロショットセグメンテーション能力で知られるSAM(Segment Anything Model)を活用している。 しかし、SAMのバニラマスク生成法は、マスクのクラス固有の情報を欠いているため、カウント精度が劣る。 この制限を克服するために,3種類の先行をセグメンテーションプロセスに組み込んだマスク生成手法を導入し,効率と精度を向上させる。 さらに,参照対象選択と予め指示されたマスク生成を組み合わせた2段階のアプローチを提案することで,自由形式のテキストで指定されたオブジェクトをカウントする問題に取り組む。 標準データセットに関する広範な実験は、学習ベースのアプローチと比較して、トレーニングフリーカウンタの競争力を示すものです。 本稿では,広範囲なデータ収集とモデルトレーニングを必要とせず,様々なシナリオでオブジェクトを数える有望なソリューションを提案する。 コードはhttps://github.com/shizenglin/training-free-object-counterで入手できる。

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