物体计数--Learning To Count Objects in Images

本文介绍了首个利用密度图进行图像对象计数的方法,并详细解释了如何将人工标记点转换成密度图的过程。此外,还定义了一种衡量估计密度图与真实密度图之间差异性的距离函数,对于后续深度学习领域的研究具有指导意义。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Learning To Count Objects in Images
NIPS 2010
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/counting/
Matlab code: http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/counting/index_org.html

本文是第一个提出用密度图来计数的文献。虽然没有用深度学习,但是为后面的研究指明了方向。
Visual Geometry Group University of Oxford 还是很厉害的。

计数示意图:
这里写图片描述

2 The Framework
2.1 Learning to Count
这里首先介绍了怎么把人工标记的 dot 变为密度图,这里提出使用 normalized 2D Gaussian kernel

2.2 The MESA distance
这里定义了一个距离函数,用于度量估计的密度图和真值密度图之间的差异性,相当于后来的损失函数
measures the mismatch between the ground truth and the estimated densities (the loss) and has a significant impact on the performance of the entire learning framework

这里写图片描述

2.3 Optimization
误差函数的优化变为一个 a convex quadratic program

3 Experiments
cell counting
这里写图片描述

people counting
这里写图片描述

评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值