阿旭算法与机器学习 | 重磅突破！CountVid：视频中任意物体的自动计数！【附论文与源码】

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1. 模型简介

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牛津大学视觉几何组(VGG)团队提出COUNTVID模型，首次实现视频场景下的开放词汇物体计数。该模型通过文本描述（如"鱼"）或图像示例，即可自动统计视频中目标物体的独立出现次数，解决遮挡、相似物体干扰等复杂场景的计数难题。核心组件包括：

• COUNTGD-BOX：改进的图像计数模型，支持文本/视觉示例双输入

• SAM 2.1：可提示的视频分割与追踪模型

• 三级处理框架：从单帧检测到长时追踪的渐进式分析

2. 核心创新

创新点1：三级处理架构

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• 阶段1：逐帧检测（密集场景处理优化）

• 阶段2：短时滤波（消除瞬时误检）

• 阶段3：长时追踪（解决物体重现识别）创新性提出时间窗口验证机制（w=3帧），误检率降低50%

创新点2：COUNTGD-BOX改进

3. 性能对比

测试集	基线(MASA) MAE	COUNTVID MAE	提升幅度
TAO-Count	14.1	2.6	81.6%
MOT20-Count	630.0	50.0	92.1%
Science-Count	9.0	0.3	96.7%

关键突破：

• 在1200+物体的极端拥挤场景仍保持稳定

• 处理变形物体（如金属晶体生长）准确率超96%

4. 应用场景

1. 生态保护：无人机航拍动物种群统计（企鹅监测效率提升30倍）

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1. 材料科学：X射线视频中的晶体形成过程分析

   

2. 智慧城市：街道人车流量统计（流行病学研究支持）

   

3. 工业检测：生产线产品计数与质量监控

5. 总结

COUNTVID开创了视频开放世界物体计数的新范式：

• 发布VIDEOCOUNT数据集（370段视频，141类物体）

• 支持多模态输入（文本+视觉示例）

• 代码已开源：https://github.com/niki-amini-naieni/CountVid/

THE END !

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