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class agnostic counting
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CAC 的烹饪秘笈:基于马赛克的广义损失用于改进无类别计数
在现有的无类别计数 (CAC) 框架中,我们指出了一个严重的问题:在多类别环境下,模型不考虑参考图像,而是盲目匹配查询图像中的所有主要对象。此外,现有的评估指标和数据集不能真实地评估模型的泛化性能和鲁棒性。为了解决这个问题,我们发现将马赛克
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3 months ago
免样本通用计数
本文提出了一种用于类别无关计数的视觉计数器,利用区域建议网络及密度估计对重复出现的对象进行计数,实现对新颖目标类别的自动化计数。实验表明,该方法在 FSC-147 数据集上表现优异。
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2 years ago
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