Counting Objects in Images using DeepLearning: Methods and Current Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Object counting is an important computer vision application and research topic, which typically involves enumerating the number of objects in an image. Methodologies spanning a broad set of strategies have been proposed for solving object counting problems. These methods have seen an increase in relevance with the recent emergence of several highly successful deep learning techniques, which have led to significant performance improvements on a growing number of annotated counting benchmark datasets. However, despite the recent advancements in deep learning and computer vision, object counting remains a challenging problem with several open research directions. Datasets often contain objects that are highly occluded and which occur across a range of scales and perspectives. Further, popular annotation strategies, like density map annotations, suffer from annotator noise and inconsistency, which creates a performance bottleneck. These annotation strategies also have a high annotation burden, which leads to datasets that are very small when compared to common benchmark datasets in domains like image classification. Given both the significant progress and continued challenges of object counting, this task continues to be an interesting and ongoing research problem. This overview explores the historical context of object counting methods, the fundamental methodologies driving progress, the state of the art methods, and the significant open problems. In particular, we focus on recent trends that attempt to alleviate the problem of the annotation burden for object counting problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».