日常场景中的日常物体计数
计算机视觉与模式识别
2017-05-10 v3
摘要
我们感兴趣的是对自然日常图像中物体类别的实例数量进行计数。以往的计数方法在受限领域内处理该问题，例如统计监控视频中的行人。计数也可从物体检测等其他视觉任务的输出中估计。在这项工作中，我们构建专用于计数的模型，旨在应对自然场景中物体计数、外观和尺度的巨大差异。我们的方法受副计数（subitizing）现象启发——即人类在给定感知信号时对较小计数值进行快速评估的能力。给定自然场景，我们采用分治策略，同时结合跨场景的上下文，将副计数思想适应于计数。我们的方法在 PASCAL VOC 2007 和 COCO 数据集上相比众多计数基线方法取得了持续的改进。随后，我们研究计数如何用于改进物体检测。然后我们通过研究 VQA 和 COCO-QA 数据集中的“多少？”问题，展示了我们的计数方法在视觉问答任务上的概念验证应用。
引用
@article{arxiv.1604.03505,
title = {Counting Everyday Objects in Everyday Scenes},
author = {Prithvijit Chattopadhyay and Ramakrishna Vedantam and Ramprasaath R. Selvaraju and Dhruv Batra and Devi Parikh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.03505},
year = {2017}
}