論文の概要: NWPU-MOC: A Benchmark for Fine-grained Multi-category Object Counting in
Aerial Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10530v1
- Date: Fri, 19 Jan 2024 07:12:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-22 16:46:14.420510
- Title: NWPU-MOC: A Benchmark for Fine-grained Multi-category Object Counting in
Aerial Images
- Title（参考訳）: NWPU-MOC: 航空画像における細粒度多カテゴリーオブジェクトカウントのベンチマーク
- Authors: Junyu Gao, Liangliang Zhao, and Xuelong Li
- Abstract要約: 本稿では,空中画像中の異なる物体の数を推定する多カテゴリオブジェクトカウントタスクを提案する。
このタスクのデータセットが存在しないことを考慮して、大規模なデータセットが収集され、解像度が1024$times$1024ピクセルの3,416のシーンで構成されている。
本稿では,RGB と NIR の特徴を融合させるために,デュアルアテンションモジュールを用いたマルチスペクトル・マルチカテゴリオブジェクトカウントフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.92809155168595
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Object counting is a hot topic in computer vision, which aims to estimate the
number of objects in a given image. However, most methods only count objects of
a single category for an image, which cannot be applied to scenes that need to
count objects with multiple categories simultaneously, especially in aerial
scenes. To this end, this paper introduces a Multi-category Object Counting
(MOC) task to estimate the numbers of different objects (cars, buildings,
ships, etc.) in an aerial image. Considering the absence of a dataset for this
task, a large-scale Dataset (NWPU-MOC) is collected, consisting of 3,416 scenes
with a resolution of 1024 $\times$ 1024 pixels, and well-annotated using 14
fine-grained object categories. Besides, each scene contains RGB and Near
Infrared (NIR) images, of which the NIR spectrum can provide richer
characterization information compared with only the RGB spectrum. Based on
NWPU-MOC, the paper presents a multi-spectrum, multi-category object counting
framework, which employs a dual-attention module to fuse the features of RGB
and NIR and subsequently regress multi-channel density maps corresponding to
each object category. In addition, to modeling the dependency between different
channels in the density map with each object category, a spatial contrast loss
is designed as a penalty for overlapping predictions at the same spatial
position. Experimental results demonstrate that the proposed method achieves
state-of-the-art performance compared with some mainstream counting algorithms.
The dataset, code and models are publicly available at
https://github.com/lyongo/NWPU-MOC.
- Abstract（参考訳）: オブジェクトカウントはコンピュータビジョンにおけるホットトピックであり、与えられた画像内のオブジェクトの数を推定することを目的としている。
しかし、ほとんどの手法は画像の単一のカテゴリのオブジェクトをカウントするだけであり、特に空中シーンでは複数のカテゴリのオブジェクトを同時にカウントする必要があるシーンには適用できない。
そこで本稿では, 航空画像中の異物(車, 建物, 船舶など)の数を推定する多カテゴリー対象計数(MOC)タスクを提案する。
このタスクのためのデータセットがないことを考慮し、解像度1024$\times$1024の3,416シーンからなる大規模データセット(nwpu-moc)を収集し、14の細粒度オブジェクトカテゴリを使用して注釈を付ける。
さらに、各シーンにはRGBと近赤外線(NIR)画像が含まれており、NIRスペクトルはRGBスペクトルよりもリッチな特徴情報を提供できる。
NWPU-MOCに基づいて、RGBとNIRの特徴を融合させる二重アテンションモジュールを用いて、各対象カテゴリに対応する多チャンネル密度マップを回帰するマルチスペクトル多カテゴリオブジェクトカウントフレームワークを提案する。
さらに,各対象カテゴリーの密度マップ内の異なるチャネル間の依存性をモデル化するために,空間コントラスト損失を同じ空間位置で重なる予測のペナルティとして設計する。
実験により, 提案手法は, 主流のカウントアルゴリズムと比較して, 最先端の性能を実現することを示した。
データセット、コード、モデルはhttps://github.com/lyongo/NWPU-MOCで公開されている。
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