論文の概要: Just Say the Word: Annotation-Free Fine-Grained Object Counting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11705v2
• Date: Fri, 08 Aug 2025 19:19:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.265902
• Title: Just Say the Word: Annotation-Free Fine-Grained Object Counting
• Title（参考訳）: 言い換えれば、アノテーションなしの細粒度オブジェクトカウント
• Authors: Adriano D'Alessandro, Ali Mahdavi-Amiri, Ghassan Hamarneh,
• Abstract要約: 細粒度オブジェクトカウントは、クラスに依存しないカウントモデルにとって依然として大きな課題である。 カテゴリ名を与えられた場合、テキスト・ツー・イメージ拡散モデルによって生成された合成画像と擬似ラベルを用いて、プロンプトからコンパクトな概念を組み込む。 この埋め込み条件は、凍結したカウンタからの生のオーバーカウントを、実際のイメージや人間のアノテーションを必要とせずに、正確にカテゴリ固有の推定テキストに洗練する特殊化モジュールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.581015609730017
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fine-grained object counting remains a major challenge for class-agnostic counting models, which overcount visually similar but incorrect instances (e.g., jalape\~no vs. poblano). Addressing this by annotating new data and fully retraining the model is time-consuming and does not guarantee generalization to additional novel categories at test time. Instead, we propose an alternative paradigm: Given a category name, tune a compact concept embedding derived from the prompt using synthetic images and pseudo-labels generated by a text-to-image diffusion model. This embedding conditions a specialization module that refines raw overcounts from any frozen counter into accurate, category-specific estimates\textemdash without requiring real images or human annotations. We validate our approach on \textsc{Lookalikes}, a challenging new benchmark containing 1,037 images across 27 fine-grained subcategories, and show substantial improvements over strong baselines. Code and data will be released upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 細粒度オブジェクトカウントは、視覚的に類似しているが間違ったインスタンス(例えば、jalape\~no vs. poblano)をオーバーカウントするクラス非依存のカウントモデルにとって、依然として大きな課題である。 新しいデータをアノテートしてモデルを完全に再トレーニングすることでこの問題に対処するには時間がかかり、テスト時に新たなカテゴリへの一般化を保証しません。 カテゴリ名を与えられた場合、テキストから画像への拡散モデルによって生成された合成画像と擬似ラベルを用いて、プロンプトから導かれるコンパクトな概念をチューンする。 この埋め込み条件は、凍結したカウンタからの生のオーバーカウントを、実際のイメージや人間のアノテーションを必要とせずに、正確でカテゴリ固有の評価\textemdashに洗練する特殊化モジュールである。 我々は,27の細粒度サブカテゴリにわたる1,037のイメージを含む挑戦的な新しいベンチマークであるtextsc{Lookalikes} に対するアプローチを検証するとともに,強いベースラインよりも大幅に改善されたことを示す。 コードとデータは受理時にリリースされる。

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