一种统一的基于提示的计数的定点方法
我们提出了一个新颖的互动式无类别对象计数框架,其中人类用户可以交互地提供反馈以提高计数器的准确性。我们的框架包括两个主要组成部分:一个用户友好的可视化工具来收集反馈,以及一个高效的机制来整合它。
Sep, 2023
本文提出了一种基于分割思想的无需训练数据的物体计数方法,该方法避免了传统依赖昂贵标注数据的物体计数问题,所提出的先验引导掩码产生方法为计数精度提供了帮助,同时还可以应用于任意形状物体的计数.
Jun, 2023
本研究提出了一种方法来改善文本到图像扩散模型,使其能够准确生成输入提示中所指定的物体数量,方法包括采用计数网络和引入注意力地图引导来获得物体的高保真度掩膜并通过计算梯度产生每个物体的去噪过程引导。
Jun, 2023
利用文本到图像的潜在扩散模型 (LDMs),本研究介绍了一种无监督的排序方法,通过借助生成的计数数据,对任意类型的对象进行可靠计数,该方法优于其他无监督和少样本方法,不受特定对象类别计数数据的限制。
Mar, 2024
基于检测的 PseCo 框架将 SAM 和 CLIP 结合起来,实现了对少样本和零样本的准确目标计数,通过点定位、分割和计数等步骤解决了效率和小物体区分等难题。
Nov, 2023
本研究提出了一种新的技术 CLIP-Count,利用预处理好的图像与文本对齐知识,在零样本的情况下,估计开放词汇对象的密度图,用于类无关物体计数, 并在 FSC-147、CARPK 和 ShanghaiTech 人群计数数据集上进行了广泛的实验,结果表明我们的方法实现了零样本物体计数的最高精度和泛化性能。
May, 2023
本文提出了一种基于点的框架用于联合人群计数和个体定位,通过密度归一化平均精度(nAP)来提供更全面和精确的性能评估,并使用决策匈牙利算法将最优的学习目标分配给所述一组点候选项,从而明确实现这一新颖想法的关键步骤。
Jul, 2021
通过使用合成数据和多样化生成策略,本研究探讨了合成数据对于少样本计数问题中的作用,并显示其显著改进了两种最近的高性能少样本计数模型在 FSC147 和 CARPK 数据集上的计数准确性。
Oct, 2023