DAVE -- 저샷 카운팅을 위한 검출 및 검증 패러다임

저 샷 카운터는 이미지에 몇 개 또는 전혀 주석이 없는 예제를 기반으로 선택된 범주에 해당하는 객체의 수를 추정합니다. 현재 최신 기술은 객체 위치 밀도 맵의 합을 통해 총 개수를 추정하지만, 많은 응용 분야에서 중요한 개별 객체 위치와 크기를 제공하지 않습니다. 이 문제는 감지 기반 카운터로 해결될 수 있지만, 이 방법은 총 개수 정확도에서 뒤떨어집니다. 또한, 두 접근 방식 모두 다른 객체 클래스가 존재할 때 많은 오류 양성으로 인해 개수를 과대평가하는 경향이 있습니다. 우리는 이러한 문제들을 피하기 위해 검출 및 검증 패러다임을 기반으로 한 저 샷 카운터인 DAVE를 제안합니다. DAVE는 먼저 고 재현율 검출 집합을 생성한 후, 검출 결과를 검증하여 이상치를 식별하고 제거함으로써 재현율과 정밀도를 동시에 향상시킵니다. 이를 통해 정확한 개수 추정이 가능해집니다. DAVE는 총 개수 MAE(평균 절대 오차)에서 최고의 밀도 기반 카운터보다 약 20% 우수하며, 감지 품질에서도 가장 최근의 감지 기반 카운터보다 약 20% 더 우수합니다. 또한 DAVE는 제로 샷(zero-shot) 및 텍스트 프롬프트(text-prompt) 기반 카운팅에서 새로운 최신 기술을 설정하였습니다.