Postopek izboljšave gostotnih map za štetje objektov z malo učnimi primeriAvsec, Jernej (Avtor) Kristan, Matej (Mentor) Zavrtanik, Vitjan (Komentor) difuzijski modelištetje objektovnevronske mreželokacijske točkegostotna mapaV zadnjem času je bil narejen izjemen napredek na področju štetja objektov z malo učnimi primeri. Trenutni najuspešnejši globalni števci temeljijo na napovedovanju gostotnih map, katerih vsota je ocena števila objektov. Velika pomanjkljivost teh metod pa je, da rezultati niso razložljivi, saj ne podajo tudi lokacije objektov, kar je ključno za številne aplikacije. V diplomski nalogi predlagamo metodo CVDFC, ki s pomočjo difuzijskega modela izboljšuje kakovost gostotnih map in jih pretvori v natančne lokacijske točke objektov. Predlagani model uporablja pogojni difuzijski proces za generiranje lokacijskih točk, modul za štetje objektov pa izvede tlačenje lokalnih ne-maksimumov (NMS) nad generiranimi točkami, kar omogoča natančno štetje in lokalizacijo objektov na sliki. Eksperimentalni rezultati so pokazali, da metoda CVDFC pri nalogi štetja objektov za 30% prekaša referenčno metodo LOCA kombinirano z lokalizacijo objektov preko NMS. Prav tako se je CVDFC izkazala za konkurenčno glede na druge metode, kar kaže na njeno učinkovitost in praktično uporabnost na področju štetja objektov z malo primeri.20242024-09-09 16:30:19Diplomsko delo/naloga161318sl