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摘要
低样本计数器估算选定类别对象的数量#xff0c;即使在图像中只有少量或没有标注样本的情况下。目前最先进的技术通过对象位置密度图的总和来估算总数量#xff0c;但这种方法无法提供单个对象的位置和大小#xff0c;这对于许多应用来说…jerpelhan/DAVE (github.com)
摘要
低样本计数器估算选定类别对象的数量即使在图像中只有少量或没有标注样本的情况下。目前最先进的技术通过对象位置密度图的总和来估算总数量但这种方法无法提供单个对象的位置和大小这对于许多应用来说至关重要。
基于检测的计数器可以解决这个问题但在总数精度上表现不佳。
此外这两种方法在存在其他类别对象时往往会因许多误报而高估数量。
我们提出了DAVE一种基于“检测和验证”范式的低样本计数器通过首先生成高召回率的检测集然后验证检测结果以识别并删除异常值从而避免上述问题。
这种方法共同提高了召回率和精度导致更准确的计数。
DAVE在总计数平均绝对误差MAE方面比最先进的基于密度的计数器高出20%在检测质量上比最新的基于检测的计数器高出20%并在零样本以及基于文本提示的计数方面设立了新的行业标准。 DAVELOCASAFECountCountTR
