基于Transformer的不可知類計(jì)數(shù)方法

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摘要：

針對(duì)傳統(tǒng)不可知類計(jì)數(shù)方法模型復(fù)雜、參數(shù)量大及特征空間不一致等問(wèn)題，提出一種基于Transformer的不可知類計(jì)數(shù)方法，同時(shí)執(zhí)行特征提取和相似度匹配。引入提取并匹配模塊、Patch編碼模塊及尺度編碼3個(gè)模塊，提取并匹配模塊利用集成自注意力，簡(jiǎn)化流程，統(tǒng)一了查詢圖像和樣本間的特征空間；Patch編碼模塊提高了計(jì)數(shù)效率及定位能力；尺度編碼模塊補(bǔ)償了給定樣本縮放后的尺寸信息損失。（剩余9844字）