Представлен UpCount — метод подсчёта объектов без эталонных изображений и привязки к классам

Исследователи представили UpCount — метод подсчёта объектов, который не требует эталонных изображений и не привязан к конкретным классам. В основе подхода — предобученный ViT с MAE, сборка признаков в стиле DPT, совместное билатеральное повышение разрешения FeatUp и верификация предложений.

Исследователи представили UpCount — новый метод подсчёта объектов, который работает без эталонных изображений, учитывает пространственную информацию и не привязан к конкретным классам. В основе метода лежат предобученный ViT с маскированным автоэнкодингом (MAE), сборка признаков в стиле DPT, совместное билатеральное повышение разрешения FeatUp и верификация предложений. Репозиторий проекта доступен на GitHub под лицензией MIT.

Источники 1

Представлен UpCount — метод подсчёта объектов без эталонных изображений и привязки к классам AI & Deep Learning

🫛Spatially-Aware Class-Agnostic Counting🫛

👉UpCount is reference-free, spatially aware, class-agnostic object counting with an MAE-pretrained ViT, DPT-style feature reassembly, FeatUp-style joint bilateral upsampling & proposal verification. Repo MIT💙

👉Review https://t.ly/dWOc3
👉Paper https://arxiv.org/pdf/2607.16826
👉Repo github.com/r28112072-rgb/upcount