Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Object Counting

86 평가 기록 15 datasets

The goal of Object Counting task is to count the number of object instances in a single image or video sequence. It has many real-world applications such as traffic flow monitoring, crowdedness estimation, and product counting.

<span class="description-source">Source: Learning to Count Objects with Few Exemplar Annotations </span>

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
CountGD
MAE(val): 7.1RMSE(val): 26.08MAE(test): 5.74RMSE(test): 24.09
논문 코드
HLCNN
MAE: 2.12RMSE: 3.02
논문 코드
SAVE
MAE(test): 8.92RMSE(test): 80.39MAE(val): 8.89RMSE(val): 35.83
논문 코드
Supervised Density Map
m-reIRMSE-nz: 0.61m-relRMSE: 0.17mRMSE: 0.29mRMSE-nz: 1.14
논문 코드
ens
m-reIRMSE: 0.18m-reIRMSE-nz: 0.81mRMSE: 0.36mRMSE-nz: 1.98
논문 코드
SMoLA-PaLI-X Specialist
Accuracy: 77.1
논문 -
SMoLA-PaLI-X Specialist
Accuracy: 86.3
논문 -
GeCo
MAE(test): 7.91RMSE(test): 54.28AP50(test): 75.06AP(test): 43.42
논문 코드
MoVie-ResNeXt
Accuracy: 64RMSE: 2.3
논문 코드
TFOC
mRMSE: 0.0084
논문 코드
Omnicount
MAE: 18.63
논문 -
Omnicount
mRMSE: 0.0023
논문 -

데이터셋

15개

논문

라이브러리

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