Fugu-MT 論文翻訳(概要): SQLNet: Scale-Modulated Query and Localization Network for Few-Shot Class-Agnostic Counting

論文の概要: SQLNet: Scale-Modulated Query and Localization Network for Few-Shot Class-Agnostic Counting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10011v1
Date: Thu, 16 Nov 2023 16:50:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-17 13:26:38.254808
Title: SQLNet: Scale-Modulated Query and Localization Network for Few-Shot Class-Agnostic Counting
Title（参考訳）: SQLNet: Few-Shot Class-Agnostic Countingのためのスケール変調クエリとローカライゼーションネットワーク
Authors: Hefeng Wu, Yandong Chen, Lingbo Liu, Tianshui Chen, Keze Wang, Liang Lin
Abstract要約: CAC(class-agnostic counting)タスクは、最近、任意のクラスの全てのオブジェクトを、入力画像にいくつかの例を付与してカウントする問題を解くために提案されている。我々は、スケール変調クエリーおよびローカライズネットワーク(Net)と呼ばれる、新しいローカライズベースのCACアプローチを提案する。クエリとローカライゼーションの段階において、模範者のスケールを完全に探求し、各オブジェクトを正確に位置付けし、その近似サイズを予測することで、効果的なカウントを実現している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 71.38754976584009
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The class-agnostic counting (CAC) task has recently been proposed to solve the problem of counting all objects of an arbitrary class with several exemplars given in the input image. To address this challenging task, existing leading methods all resort to density map regression, which renders them impractical for downstream tasks that require object locations and restricts their ability to well explore the scale information of exemplars for supervision. To address the limitations, we propose a novel localization-based CAC approach, termed Scale-modulated Query and Localization Network (SQLNet). It fully explores the scales of exemplars in both the query and localization stages and achieves effective counting by accurately locating each object and predicting its approximate size. Specifically, during the query stage, rich discriminative representations of the target class are acquired by the Hierarchical Exemplars Collaborative Enhancement (HECE) module from the few exemplars through multi-scale exemplar cooperation with equifrequent size prompt embedding. These representations are then fed into the Exemplars-Unified Query Correlation (EUQC) module to interact with the query features in a unified manner and produce the correlated query tensor. In the localization stage, the Scale-aware Multi-head Localization (SAML) module utilizes the query tensor to predict the confidence, location, and size of each potential object. Moreover, a scale-aware localization loss is introduced, which exploits flexible location associations and exemplar scales for supervision to optimize the model performance. Extensive experiments demonstrate that SQLNet outperforms state-of-the-art methods on popular CAC benchmarks, achieving excellent performance not only in counting accuracy but also in localization and bounding box generation. Our codes will be available at https://github.com/HCPLab-SYSU/SQLNet
Abstract（参考訳）: CAC(class-agnostic counting)タスクは、最近、任意のクラスの全てのオブジェクトを、入力画像にいくつかの例を付与してカウントする問題を解くために提案されている。この課題に対処するために、既存のリーディングメソッドはすべて密度マップ回帰に依存しており、オブジェクトの位置を必要とするダウンストリームタスクでは非現実的であり、監視のためにexemplarsのスケール情報を正確に探索する能力を制限する。この制限に対処するため,我々は,SQLNet(Scale-modulated Query and Localization Network)と呼ばれる,新しいローカライゼーションベースのCACアプローチを提案する。クエリとローカライズの両方のステージにおける例題のスケールを徹底的に検討し、各オブジェクトを正確に位置決めし、その近似サイズを予測することで、効果的なカウントを実現している。具体的には,問合せ段階において,階層型exemplars collaborative enhancement (hece)モジュールによって,複数個のexemplarモジュールから,同等の大きさの簡易埋め込みによるマルチスケールのexemplar協調により,対象クラスのリッチな判別表現を取得する。これらの表現はExemplars-Unified Query correlation (EUQC)モジュールに入力され、統一された方法でクエリ機能と対話し、関連するクエリテンソルを生成する。ローカライゼーション段階では、SAML(Scale-aware Multi-head Localization)モジュールはクエリテンソルを使用して、各潜在的オブジェクトの信頼性、位置、サイズを予測する。さらに、フレキシブルな位置関連と模範的なスケールを利用してモデル性能を最適化するスケールアウェアのローカライゼーション損失が導入された。大規模な実験では、SQLNetは一般的なCACベンチマークで最先端のメソッドよりも優れており、精度だけでなく、ローカライゼーションやバウンディングボックス生成でも優れたパフォーマンスを実現している。私たちのコードはhttps://github.com/HCPLab-SYSU/SQLNetで公開されます。

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