SFUのAdriano D’Alessandro、Ali Mahdavi-Amiri、Ghassan Hamarnehによる研究では、アノテーションされたデータセットを使用せずにオブジェクトの数をカウントする方法が提案されています。これは、LDMs(Latent Diffusion Models)を使用して合成データを生成し、そのデータを利用して学習し、密度分類器によって画像をパッチに分割する新しい推論戦略も導入されています。この手法は従来の監督学習法よりも優れた性能を示し、さまざまなオブジェクトカテゴリーに対して有効であることが示されています。
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