論文の概要: A Survey on Class-Agnostic Counting: Advancements from Reference-Based to Open-World Text-Guided Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19184v3
• Date: Mon, 28 Apr 2025 20:50:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 20:17:25.6612
• Title: A Survey on Class-Agnostic Counting: Advancements from Reference-Based to Open-World Text-Guided Approaches
• Title（参考訳）: クラス非依存カウントに関する調査--参照ベースからオープンワールドテキストガイドアプローチへの展開
• Authors: Luca Ciampi, Ali Azmoudeh, Elif Ecem Akbaba, Erdi Sarıtaş, Ziya Ata Yazıcı, Hazım Kemal Ekenel, Giuseppe Amato, Fabrizio Falchi,
• Abstract要約: CAC(class-agnostic counting, Class-Agnostic counting, CAC)法について概説した。 本稿では,CACアプローチを参照ベース,参照レス,オープンワールドの3つのパラダイムに分類する分類法を提案する。 本研究では, FSC-147データセット, 金標準指標を用いたリーダボード, CARPKデータセットを用いて一般化能力の評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.356364436395916
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual object counting has recently shifted towards class-agnostic counting (CAC), which addresses the challenge of counting objects across arbitrary categories -- a crucial capability for flexible and generalizable counting systems. Unlike humans, who effortlessly identify and count objects from diverse categories without prior knowledge, most existing counting methods are restricted to enumerating instances of known classes, requiring extensive labeled datasets for training and struggling in open-vocabulary settings. In contrast, CAC aims to count objects belonging to classes never seen during training, operating in a few-shot setting. In this paper, we present the first comprehensive review of CAC methodologies. We propose a taxonomy to categorize CAC approaches into three paradigms based on how target object classes can be specified: reference-based, reference-less, and open-world text-guided. Reference-based approaches achieve state-of-the-art performance by relying on exemplar-guided mechanisms. Reference-less methods eliminate exemplar dependency by leveraging inherent image patterns. Finally, open-world text-guided methods use vision-language models, enabling object class descriptions via textual prompts, offering a flexible and promising solution. Based on this taxonomy, we provide an overview of the architectures of 29 CAC approaches and report their results on gold-standard benchmarks. We compare their performance and discuss their strengths and limitations. Specifically, we present results on the FSC-147 dataset, setting a leaderboard using gold-standard metrics, and on the CARPK dataset to assess generalization capabilities. Finally, we offer a critical discussion of persistent challenges, such as annotation dependency and generalization, alongside future directions. We believe this survey will be a valuable resource, showcasing CAC advancements and guiding future research.
• Abstract（参考訳）: ビジュアルオブジェクトのカウントは、最近、クラスに依存しないカウント(CAC)へと移行した。任意のカテゴリにまたがってオブジェクトをカウントするという課題に対処する - 柔軟で一般化可能なカウントシステムにとって、重要な能力である。 事前の知識のない多様なカテゴリのオブジェクトを積極的に識別し数える人間とは異なり、既存のカウント方法は既知のクラスの例を列挙することに制限されており、トレーニングのためにラベル付きデータセットを幅広く必要としており、オープン語彙の設定に苦慮している。 対照的にCACは、トレーニング中に見たことのないクラスに属するオブジェクトを数えることを目標としている。 本稿では,CACの方法論を総合的に概観する。 本稿では,CACのアプローチを,参照ベース,参照レス,オープンワールドのテキスト誘導という3つのパラダイムに分類する分類法を提案する。 参照ベースのアプローチは、典型的な誘導機構に依存して最先端のパフォーマンスを実現する。 参照なしのメソッドは、固有のイメージパターンを活用することで、典型的な依存性を排除します。 最後に、オープンワールドのテキスト誘導メソッドは、視覚言語モデルを使用し、テキストプロンプトによるオブジェクトクラス記述を可能にし、柔軟で有望なソリューションを提供する。 この分類に基づいて、29のCACアプローチのアーキテクチャの概要と、それらの結果をゴールドスタンダードベンチマークで報告する。 私たちは彼らのパフォーマンスを比較し、彼らの強みと限界について議論します。 具体的には、FSC-147データセット、ゴールドスタンダードメトリクスを用いたリーダーボードの設定、一般化能力を評価するCARPKデータセットについて結果を示す。 最後に、アノテーションの依存性や一般化といった永続的な課題と将来の方向性について批判的な議論を行う。 この調査は、CACの進歩を示し、今後の研究を導く上で、貴重なリソースになるだろうと考えています。

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