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题名基于Transformer的不可知类计数方法
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作者
程子源
王国栋
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机构
青岛大学计算机科学技术学院
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出处
《青岛大学学报(工程技术版)》
CAS
2024年第2期17-23,共7页
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基金
青岛市自然科学基金资助项目(23-2-1-163-zyyd-jch)。
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文摘
针对传统不可知类计数方法模型复杂、参数量大及特征空间不一致等问题,提出一种基于Transformer的不可知类计数方法,同时执行特征提取和相似度匹配。引入提取并匹配模块、Patch编码模块及尺度编码3个模块,提取并匹配模块利用集成自注意力,简化流程,统一了查询图像和样本间的特征空间;Patch编码模块提高了计数效率及定位能力;尺度编码模块补偿了给定样本缩放后的尺寸信息损失。实验结果表明,与CounTR方法相比,在FSC-147验证集上,本方法平均绝对误差降低了8.45%,均方根误差降低了5.38%,有效性和泛化性得到了提高。
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关键词
不可知类计数
TRANSFORMER
自注意力机制
提取并匹配范式
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Keywords
class-agnostic counting
Transformer
self-attention mechanism
the paradigm of extraction and matching
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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