Enhancing Zero-shot Counting via Language-guided Exemplar Learning

📄 arXiv: 2402.05394v1 📥 PDF

作者: Mingjie Wang, Jun Zhou, Yong Dai, Eric Buys, Minglun Gong

分类: cs.CV

发布日期: 2024-02-08

💡 一句话要点

提出ExpressCount以解决零-shot计数问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 类无关计数 零-shot学习 语言引导 样本学习 视觉计数 深度学习 特征挖掘

📋 核心要点

  1. 现有的计数方法在处理未知类别时表现不佳，限制了其应用范围。
  2. 本文提出的ExpressCount通过语言引导的样本学习，提升了零-shot计数的能力。
  3. 实验结果显示，ExpressCount在多个基准测试中表现优异，准确率与部分特定类别计数模型相当。

📝 摘要（中文）

近年来，类无关计数（CAC）问题因其独特的通用性和相较于特定类别计数（CSC）的高效性而受到关注。本文提出了一种新颖的ExpressCount，通过深入研究语言引导的样本学习来增强零-shot对象计数。ExpressCount由创新的语言导向样本感知器和下游视觉零-shot计数管道组成，其中感知器利用来自大型语言模型的丰富语义先验，从协作的语言-视觉信号中提取准确的样本线索，而计数管道则通过双分支和交叉注意机制挖掘细粒度特征，促进高质量的相似性学习。此外，本文构建的FSC-147-Express数据集为开发和验证基于语言的计数模型开辟了新途径。大量实验表明，ExpressCount在性能上达到了最先进水平，甚至与部分CSC模型的准确性相当。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决零-shot计数问题，现有方法在面对未知类别时常常无法有效识别和计数，限制了其应用场景。

核心思路：通过引入语言引导的样本学习，ExpressCount能够利用大型语言模型的语义信息，提升计数的准确性和泛化能力。

技术框架：ExpressCount的整体架构包括两个主要模块：语言导向样本感知器和视觉零-shot计数管道。前者负责从语言-视觉信号中提取样本线索，后者则进行细粒度特征的挖掘与计数。

关键创新：最重要的创新在于将语言模型与视觉计数任务相结合，通过样本感知器有效利用语义先验，显著提升了零-shot学习能力。

关键设计：在设计中，采用了双分支网络结构和交叉注意机制，以增强特征学习的效果，同时在损失函数中引入了相似性学习的目标，确保模型在训练过程中能够有效学习到有用的特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ExpressCount在多个数据集上达到了最先进的性能，准确率与部分特定类别计数模型相当，展示了其在零-shot计数任务中的有效性和潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括智能监控、自动驾驶、无人机监测等领域，能够在没有先验知识的情况下进行对象计数，具有广泛的实际价值。未来，随着语言模型和视觉技术的进一步融合，该方法可能推动更多智能应用的发展。

📄 摘要（原文）

Recently, Class-Agnostic Counting (CAC) problem has garnered increasing attention owing to its intriguing generality and superior efficiency compared to Category-Specific Counting (CSC). This paper proposes a novel ExpressCount to enhance zero-shot object counting by delving deeply into language-guided exemplar learning. Specifically, the ExpressCount is comprised of an innovative Language-oriented Exemplar Perceptron and a downstream visual Zero-shot Counting pipeline. Thereinto, the perceptron hammers at exploiting accurate exemplar cues from collaborative language-vision signals by inheriting rich semantic priors from the prevailing pre-trained Large Language Models (LLMs), whereas the counting pipeline excels in mining fine-grained features through dual-branch and cross-attention schemes, contributing to the high-quality similarity learning. Apart from building a bridge between the LLM in vogue and the visual counting tasks, expression-guided exemplar estimation significantly advances zero-shot learning capabilities for counting instances with arbitrary classes. Moreover, devising a FSC-147-Express with annotations of meticulous linguistic expressions pioneers a new venue for developing and validating language-based counting models. Extensive experiments demonstrate the state-of-the-art performance of our ExpressCount, even showcasing the accuracy on par with partial CSC models.