开发词汇的目标计数COUNTGD:Multi-Modal Open-World Counting算法详解

最新推荐文章于 2025-12-16 14:17:05 发布
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#算法 #人工智能 #python #pytorch #人群计数 #多模态 #目标计数

视频讲解1：Bilibili视频讲解

视频讲解2：https://www.douyin.com/video/7583210209993100553?count=10&cursor=0&enter_method=post&modeFrom=userPost&previous_page=personal_homepage&secUid=MS4wLjABAAAA0NVS_BfnZjuBUqHzrh-1oSxoNxExvuesrznu1Wu4-fc

论文下载：https://arxiv.org/abs/2407.04619

代码下载：https://github.com/niki-amini-naieni/CountGD/

主页：https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/countgd/

https://github.com/KeepTryingTo

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        本文提出了一种新型多模态零样本目标计数框架，通过三重提示（文本/视觉/混合）解决现有方法提示方式单一的问题。创新性地采用基于Grounding DINO的增强架构，结合自注意力、交叉注意力和层注意力机制实现深度特征融合。实验表明，该方法在灵活性和准确性上均优于传统视觉示例或纯文本方法，特别是通过动态查询机制实现了输入内容自适应的区域关注。研究有效克服了现有技术在提示方式、架构设计和特征融合等方面的局限性，为零样本目标计数提供了更通用的解决方案。

目录

现有方法的局限性

1.提示方式单一化限制

2. 架构设计的局限性

提出的方法

1. 多模态提示统一架构

2.基于Grounding DINO的增强架构

3. 特征增强器的创新设计

4. 语言与视觉引导的查询选择

具体方法

图像和文本编码器

特征增强

语言和视觉样例指导query选择

跨模态解码器

训练和推理阶段

实验结果

综合结果

消融结果

可视化结果

现有方法的局限性

1.提示方式单一化限制

        视觉示例方法的局限性：虽然基于视觉示例的方法（如LOCA、CounTR）在准确性上领先，但需  要用户提供边界框标注，在实际应用中不够灵活仅限于图像内已有的视觉信息，无法利  用先验知识或语义理解

          文本提示方法的局限性：文本描述往往不够精确，难以准确描述物体的视觉特征,当前文本方法  （如CounTX、CLIP-Count）的准确率显著低于视觉示例方法,无法充分利用图像特有的  视觉上下文（如光照、视角等）

2. 架构设计的局限性

  两阶段方法的复杂性：如DAVE需要依赖另一个基于视觉示例的计数模型，流程复杂

  特征融合不充分：现有方法对文本和视觉特征的融合较为简单，没有充分发挥多模态互补优势

  基础模型限制：多数方法基于CLIP等模型，缺乏对检测任务的专门优化

提出的方法

1. 多模态提示统一架构

        三重提示支持：支持文本提示、视觉示例提示以及两者结合的混合提示;灵活的应用场景：仅有文本描述时：使用类别名称或属性描述;仅有视觉示例时：提供边界框标注;两者兼具时：实现更精确的对象指定

2.基于Grounding DINO的增强架构

        图像编码器：采用Swin-B Transformer，生成多尺度空间特征图;视觉示例编码：通过RoIAlign从图像特征中提取示例区域特征;文本编码器：基于BERT的文本Transformer

3. 特征增强器的创新设计

        自注意力机制：在视觉示例token和文本token之间进行特征融合;交叉注意力机制：将融合后的特征与图像patch token进行交互;层注意力块：深度建模多模态关系

4. 语言与视觉引导的查询选择

        相似度驱动的查询选择：选择与融合特征zv,t相似度最高的k个图像patch;动态查询机制：根据输入内容自适应调整关注区域

具体方法

图像和文本编码器

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