일상 장면에서 일상 물체 세기

우리는 자연적인 일상 이미지에서 객체 클래스의 인스턴스 수를 세는 데 관심이 있습니다. 이전의 카운팅 접근 방식은 감시 비디오에서 보행자를 세는 등의 제한된 영역에서 문제를 다루었습니다. 다른 시각적 작업(예: 객체 검출)의 출력으로부터도 카운트를 추정할 수 있습니다. 본 연구에서는 자연 환경에서 발견되는 객체들의 큰 개수 변동, 다양한 모양, 그리고 크기를 처리하기 위해 전용 카운팅 모델을 구축하였습니다. 우리의 접근 방식은 소비타이징(subitizing) 현상에 영감을 받았습니다. 소비타이징은 인간이 지각 신호를 주어졌을 때 작은 개수 값에 대해 빠르게 평가할 수 있는 능력입니다. 자연 환경을 주어졌을 때, 우리는 장면 전체의 문맥을 통합하면서 분할 및 정복 전략을 사용하여 소비타이징 아이디어를 카운팅에 적용합니다. 우리의 접근 방식은 PASCAL VOC 2007 및 COCO 데이터셋에서 여러 기준 접근 방식보다 일관된 향상을 제공합니다. 이후 우리는 카운팅이 객체 검출을 어떻게 개선하는지 연구하였습니다. 또한, VQA 및 COCO-QA 데이터셋의 '몇 개인가?' 질문들을 통해 우리의 카운팅 방법이 시각적 질문 응답 작업에 어떻게 적용될 수 있는지를 개념 증명으로 보여주었습니다.