論文の概要: Tolerating Annotation Displacement in Dense Object Counting via Point Annotation Probability Map

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00530v2
• Date: Wed, 8 Nov 2023 07:43:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-09 19:25:40.365567
• Title: Tolerating Annotation Displacement in Dense Object Counting via Point Annotation Probability Map
• Title（参考訳）: ポイントアノテーション確率マップを用いた高密度物体カウントにおけるアノテーション配置の許容
• Authors: Yuehai Chen, Jing Yang, Badong Chen, Hua Gang, Shaoyi Du
• Abstract要約: 混雑したシーンでオブジェクトをカウントすることは、コンピュータビジョンにとって依然として難しい課題だ。 学習目標点アノテーション確率マップ(PAPM)を提案する。 また,適応学習型PAPM法(AL-PAPM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.203803417049528
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Counting objects in crowded scenes remains a challenge to computer vision. The current deep learning based approach often formulate it as a Gaussian density regression problem. Such a brute-force regression, though effective, may not consider the annotation displacement properly which arises from the human annotation process and may lead to different distributions. We conjecture that it would be beneficial to consider the annotation displacement in the dense object counting task. To obtain strong robustness against annotation displacement, generalized Gaussian distribution (GGD) function with a tunable bandwidth and shape parameter is exploited to form the learning target point annotation probability map, PAPM. Specifically, we first present a hand-designed PAPM method (HD-PAPM), in which we design a function based on GGD to tolerate the annotation displacement. For end-to-end training, the hand-designed PAPM may not be optimal for the particular network and dataset. An adaptively learned PAPM method (AL-PAPM) is proposed. To improve the robustness to annotation displacement, we design an effective transport cost function based on GGD. The proposed PAPM is capable of integration with other methods. We also combine PAPM with P2PNet through modifying the matching cost matrix, forming P2P-PAPM. This could also improve the robustness to annotation displacement of P2PNet. Extensive experiments show the superiority of our proposed methods.
• Abstract（参考訳）: 混雑したシーンでオブジェクトを数えることは、コンピュータビジョンにとって課題である。 現在のディープラーニングに基づくアプローチは、しばしばガウス密度回帰問題として定式化する。 このようなブルートフォース回帰は有効ではあるが、人間のアノテーションプロセスから生じるアノテーションの変位を適切に考慮せず、異なる分布に繋がる可能性がある。 我々は、高密度オブジェクトカウントタスクにおけるアノテーションの変位を考慮することは有益であると推測する。 アノテーションの変位に対する強い堅牢性を得るために、調整可能な帯域幅と形状パラメータを持つ一般化ガウス分布(GGD)関数を利用して学習目標点アノテーション確率マップ、PAPMを形成する。 具体的には,まず手書きのPAPM法(HD-PAPM)を提案し,GGDに基づく関数を設計し,アノテーションの変位を許容する。 エンドツーエンドのトレーニングでは、ハンドデザインのPAPMは特定のネットワークやデータセットに最適ではないかもしれない。 適応学習型PAPM法(AL-PAPM)を提案する。 アノテーションの変位に対するロバスト性を改善するため,GGDに基づく効率的な輸送コスト関数を設計する。 提案したPAPMは他の手法と統合できる。 また,PAPMとP2PNetを組み合わせることで,P2P-PAPMを形成する。 これにより、P2PNetのアノテーション変位に対する堅牢性も向上する。 大規模な実験により提案手法の優位性を示した。

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