class-agnostic counting | BriefGPT

关键词class-agnostic counting

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训练无关的类别不可知计数的简单而有效的基线
不需要训练的前提下，本研究提出了一种直接的解决方案，通过利用预先存在的基础模型进行实例级分割，通过四项关键技术的结合，实现了性能的显著提升，与基于训练的方法相媲美。
PDF4 months ago
通过语言引导的模板学习提升零样本计数
通过深入研究语言引导示例学习，论文提出了一种新颖的 ExpressCount，用于改进零样本物体计数。通过语言导向的示例感知器和下游视觉零样本计数管道构成的 ExpressCount，在寻找细粒度特征方面表现出色，充分利用了来自大型语言模型
PDF5 months ago
SQLNet：用于少样本类别无关计数的尺度调制查询和定位网络
通过局部化基础的类别无关计数方法，本研究提出了一种新的基于尺度调节的查询和定位网络（SQLNet），可以准确定位并预测每个目标的大致尺寸，以实现有效的计数；SQLNet 在流行的类别无关计数基准任务上表现优异，不仅在计数准确度上优于最先进的
PDF8 months ago
ABC Easy as 123: 一个用于无样本多类别、类别无关计数的盲计数器
使用第一个多类别、无类型先验的计数数据集（MCAC）和一个无类型先验的盲计数器（ABC123），该方法可以在训练或推断过程中同时计数多种类型的对象，不需要使用对象示例。ABC123 在 MCAC 上的性能优于现有方法，也适用于 FSC-14
PDF10 months ago
基于伪标记语义分割的多类目标计数学习
本文提出了一种基于范例的分割模型，用于对多类图像进行对象计数，解决了当前多类对象计数模型的主要问题，并介绍了两个新的测试基准，在这些基准上，我们的方法显示出了显着的优势。
PDFa year ago
现成的视觉 Transformer 模型：针对少样本类别无关计数的出乎意料的基线
本文提出一种使用预训练的 Vision Transformer（ViT）的解决方案，实现了 Class-Agnostic Counting（CAC），并将其称为 CACViT。实验结果表明，CACViT 在 FSC147 和 CARPK 数
PDFa year ago
CVPR表示、比较和学习：基于相似度意识的类别不可知计数框架
本研究提出了一个相似性感知的类不可知计数 (CAC) 框架，它同时学习了特征表示和相似度度量，并通过一个叫做 BMNet 的基线和一个叫做 BMNet + 的扩展模型对其进行了实例化，以 FSC147 数据集为实验基础，证明了该模型显著优于
PDF2 years ago