机器部件计数
计算机视觉与模式识别
2026-05-19 v1
摘要
计数图像中的对象是贯穿多个领域的任务。例如，人群计数、库存计数和细胞计数是近期研究的焦点。在估计对象数量的主要挑战包括重叠对象、对象尺度问题、遮挡以及变化的光照条件。本报告我们探讨计数机器洗口部件的问题。我们的技术是 FamNet 的扩展，加入额外的损失组件，在给定数据集上进行训练。我们与三种基线方法进行比较：传统图像处理管道、实例分割和密度图估计。我们通过计算真实对象计数与模型输出之间的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）来评估这些算法的性能。我们的方法实现了 1.96 的 MAE。
引用
@article{arxiv.2605.17952,
title = {Counting Machine Parts},
author = {Benedict Florance Arockiaraj and Elizabeth Dinella and Ankit Billa and Ajay Anand},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.17952},
year = {2026}
}