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KubriCount
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新模型HieraCount利用大型数据集解决多粒度对象计数问题
研究人员提出了一种新的开放世界对象计数方法，通过将问题重新定义为多粒度计数来解决当前方法的脆弱性。该方法通过视觉示例和包括否定提示在内的细粒度文本，在五个不同级别上明确定义所需的计数粒度。为了支持这一点，他们开发了一个使用3D合成和基于VLM的过滤的自动数据扩展管道，创建了KubriCount，这是迄今为止最大的计数任务数据集，并训练了一个名为HieraCount的模型，该模型显著提高了准确性和泛化能力。
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新模型HieraCount通过多粒度方法改进物体计数
研究人员提出了一种用于开放世界物体计数的新框架，解决了当前视觉语言模型在根据用户意图准确识别和计数物体方面的脆弱性。他们建议将计数重新定义为一个多粒度问题，其中视觉示例和详细的文本提示（包括负面提示）都指定了目标外观和语义粒度。为了克服这种方法的局限性，他们开发了一个使用3D合成和VLM过滤的自动化管道，创建了用于计数任务的最大数据集KubriCount。他们的新模型HieraCount利用文本和视觉示例，显著提高了多粒度计数精度，并…