Vision Transformer Off-the-Shelf: A Surprising Baseline for Few-Shot Class-Agnostic Counting
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Wang, Zhicheng, Xiao, Liwen, Cao, Zhiguo, Lu, Hao |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2023
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
SQLNet: Scale-Modulated Query and Localization Network for Few-Shot Class-Agnostic Counting
von: Wu, Hefeng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wu, Hefeng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Exploring Contextual Attribute Density in Referring Expression Counting
von: Wang, Zhicheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Zhicheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Simple-but-effective Baseline for Training-free Class-Agnostic Counting
von: Lin, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lin, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Zero-Shot Video Editing Using Off-The-Shelf Image Diffusion Models
von: Wang, Wen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wang, Wen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
FocalCount: Towards Class-Count Imbalance in Class-Agnostic Counting
von: Zhu, Huilin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhu, Huilin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FADE: A Task-Agnostic Upsampling Operator for Encoder-Decoder Architectures
von: Lu, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lu, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Decoupling Clinical and Class-Agnostic Features for Reliable Few-Shot Adaptation under Shift
von: Rahman, Umaima, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rahman, Umaima, et al.
Veröffentlicht: (2025)
LP++: A Surprisingly Strong Linear Probe for Few-Shot CLIP
von: Huang, Yunshi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Yunshi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Pseudo-Labeling by Multi-Policy Viewfinder Network for Image Cropping
von: Pan, Zhiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pan, Zhiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Reference Twice: A Simple and Unified Baseline for Few-Shot Instance Segmentation
von: Han, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Han, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Calibrating Higher-Order Statistics for Few-Shot Class-Incremental Learning with Pre-trained Vision Transformers
von: Goswami, Dipam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Goswami, Dipam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Self-Supervised Class-Agnostic Motion Prediction with Spatial and Temporal Consistency Regularizations
von: Wang, Kewei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Kewei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CountFormer: A Transformer Framework for Learning Visual Repetition and Structure in Class-Agnostic Object Counting
von: Hossain, Md Tanvir, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hossain, Md Tanvir, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Few-Shot Anomaly Detection via Category-Agnostic Registration Learning
von: Huang, Chaoqin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Chaoqin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CountingDINO: A Training-free Pipeline for Class-Agnostic Counting using Unsupervised Backbones
von: Pacini, Giacomo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pacini, Giacomo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Bootstrapping MLLM for Weakly-Supervised Class-Agnostic Object Counting
von: Zhang, Xiaowen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Xiaowen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Does it Really Count? Assessing Semantic Grounding in Text-Guided Class-Agnostic Counting
von: Pacini, Giacomo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Pacini, Giacomo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Strong Baseline for Semi-Supervised Incremental Few-Shot Learning
von: Zhao, Linglan, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Zhao, Linglan, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Controllable Relation Disentanglement for Few-Shot Class-Incremental Learning
von: Zhou, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhou, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Decision Boundary for Few-Shot Class-Incremental Learning
von: Li, Linhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Linhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
OCCAM: Class-Agnostic, Training-Free, Prior-Free and Multi-Class Object Counting
von: Spanakis, Michail, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Spanakis, Michail, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Recipe for CAC: Mosaic-based Generalized Loss for Improved Class-Agnostic Counting
von: Chou, Tsung-Han, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chou, Tsung-Han, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Mind the Prompt: A Novel Benchmark for Prompt-based Class-Agnostic Counting
von: Ciampi, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ciampi, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Pre-trained Vision and Language Transformers Are Few-Shot Incremental Learners
von: Park, Keon-Hee, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Park, Keon-Hee, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MPA: Multimodal Prototype Augmentation for Few-Shot Learning
von: Wu, Liwen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wu, Liwen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Towards Generative Predictive Display for Vision-Based Teleoperation: A Zero-Shot Benchmark of Off-the-Shelf Video Models
von: Khalil, Aws, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Khalil, Aws, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Few-Shot Learning with Class Imbalance
von: Ochal, Mateusz, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Ochal, Mateusz, et al.
Veröffentlicht: (2021)
A Comparative Study of Vision Transformers and CNNs for Few-Shot Rigid Transformation and Fundamental Matrix Estimation
von: Kaya, Alon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kaya, Alon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Singular Value Fine-tuning for Few-Shot Class-Incremental Learning
von: Wang, Zhiwu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Zhiwu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Intra-task Mutual Attention based Vision Transformer for Few-Shot Learning
von: Jiang, Weihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jiang, Weihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Additive Parameter Updates of Vision Transformers for Few-Shot Continual Learning
von: Stein, Kyle, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Stein, Kyle, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CASP: Few-Shot Class-Incremental Learning with CLS Token Attention Steering Prompts
von: Huang, Shuai, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Huang, Shuai, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Bias Mitigating Few-Shot Class-Incremental Learning
von: Zhao, Li-Jun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Li-Jun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CALA: A Class-Aware Logit Adapter for Few-Shot Class-Incremental Learning
von: Liu, Chengyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Chengyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
VTFusion: A Vision-Text Multimodal Fusion Network for Few-Shot Anomaly Detection
von: Jiang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Jiang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Breaking Forgetting: Training-Free Few-Shot Class-Incremental Learning via Conditional Diffusion
von: Kang, Haidong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kang, Haidong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ChatDiT: A Training-Free Baseline for Task-Agnostic Free-Form Chatting with Diffusion Transformers
von: Huang, Lianghua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Lianghua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CSL: Class-Agnostic Structure-Constrained Learning for Segmentation Including the Unseen
von: Zhang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Single Domain Generalization for Few-Shot Counting via Universal Representation Matching
von: Chen, Xianing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Xianing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Efficient Few-Shot Neural Architecture Search by Counting the Number of Nonlinear Functions
von: Oh, Youngmin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Oh, Youngmin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
SQLNet: Scale-Modulated Query and Localization Network for Few-Shot Class-Agnostic Counting
von: Wu, Hefeng, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Exploring Contextual Attribute Density in Referring Expression Counting
von: Wang, Zhicheng, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
A Simple-but-effective Baseline for Training-free Class-Agnostic Counting
von: Lin, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Zero-Shot Video Editing Using Off-The-Shelf Image Diffusion Models
von: Wang, Wen, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
FocalCount: Towards Class-Count Imbalance in Class-Agnostic Counting
von: Zhu, Huilin, et al.
Veröffentlicht: (2025)