Vi studerar problemet med betydande objekt subitering, d.v.s. förutsäga existensen och antalet framträdande objekt i en bild med hjälp av holistiska signaler. Denna uppgift är inspirerad av förmågan hos människor att snabbt och korrekt identifiera antalet objekt inom subiteringsområdet (1-4). I detta syfte presenterar vi ett framträdande objekt subitering bilddatauppsättning på ca 14 K vardagliga bilder som kommenteras med hjälp av en online crowdsourcing marknadsplats. Vi visar att med hjälp av Communicated av Antonio Torralba. En end-to-end tränade konvolutionella neurala nätverk (CNN) modell, vi uppnår förutsägelse noggrannhet jämförbar med mänsklig prestanda för att identifiera bilder med noll eller ett framträdande objekt. För bilder med flera framträdande objekt, vår modell ger också betydligt bättre än slump prestanda utan att kräva någon lokaliseringsprocess. Dessutom föreslår vi en metod för att förbättra utbildningen av CNN subitering modell genom att utnyttja syntetiska bilder. I experiment visar vi exakthet och generalisering av vår CNN subitering modell och dess tillämpningar i framträdande objektdetektering och bildhämtning.
Zhang m.fl. REF studerade problemet med betydande objekt subitering, som känner igen antalet framträdande objekt när bara ett fåtal objekt är närvarande.
Salient Object Subitizing
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}