Counting objects is a fundamental but challenging problem. In this paper, we propose diffusion-based, geometry-free, and learning-free methodologies to count the number of objects in images. The main idea is to represent each object by a unique index value regardless of its intensity or size, and to simply count the number of index values. First, we place different vectors, refer to as seed vectors, uniformly throughout the mask image. The mask image has boundary information of the objects to be counted. Secondly, the seeds are diffused using an edge-weighted harmonic variational optimization model within each object. We propose an efficient algorithm based on an operator splitting approach and alternating direction minimization method, and theoretical analysis of this algorithm is given. An optimal solution of the model is obtained when the distributed seeds are completely diffused such that there is a unique intensity within each object, which we refer to as an index. For computational efficiency, we stop the diffusion process before a full convergence, and propose to cluster these diffused index values. We refer to this approach as Counting Objects by Diffused Index (CODI). We explore scalar and multi-dimensional seed vectors. For Scalar seeds, we use Gaussian fitting in histogram to count, while for vector seeds, we exploit a high-dimensional clustering method for the final step of counting via clustering. The proposed method is flexible even if the boundary of the object is not clear nor fully enclosed. We present counting results in various applications such as biological cells, agriculture, concert crowd, and transportation. Some comparisons with existing methods are presented.


翻译:计数对象是一个根本性但具有挑战性的问题。 在本文中, 我们提出基于扩散的、 无几何的和不学习的方法来计算图像中对象的数量。 主要的想法是用一个独特的索引值来代表每个对象, 不论其强度或大小如何, 并简单计数索引值。 首先, 我们设置不同的矢量, 称为种子矢量, 在整个遮罩图像中统一使用。 遮罩图像含有对象的边界信息 。 第二, 种子在每一个对象中使用边比的调和变色优化模型来传播。 我们提出一个有效的算法, 以操作员分离方法和交替方向最小化应用法为基础, 并给出了这个算法的理论分析。 当分布种子完全分散时, 将每个对象以一个独特的密度来代表每个对象, 我们称之为一个缩放矢量的矢量。 对于计算结果, 我们建议将这些分散的指数作为计数对象( CODI ) 。 我们用某些矢量值和多维度的计算方法来进行计算, 我们用高维的种子迁移法来探索这个模型, 。 使用高空的矢量计算, 将种子的计算方法作为我们使用高位的 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
79+阅读 · 2021年7月3日
专知会员服务
41+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
193+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2018年11月15日
计算机视觉的不同任务
专知
5+阅读 · 2018年8月27日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月13日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月13日
Arxiv
5+阅读 · 2018年5月31日
Arxiv
9+阅读 · 2018年3月28日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
79+阅读 · 2021年7月3日
专知会员服务
41+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
193+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2018年11月15日
计算机视觉的不同任务
专知
5+阅读 · 2018年8月27日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员