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  • GitHub - jerpelhan GeCo
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  • AAAI 2026 全新GECO2模型登场：无需暴力上采样和切图 . . .
    最近，来自卢布尔雅那大学的研究者们提出了一种名为 GECO2 （Generalized-Scale Counter，广义尺度计数器）的新模型。 它巧妙地解决了现有方法在处理尺寸差异巨大的物体和密集小物体时的“老大难”问题，而且是在不增加计算负担的前提下。 在GECO2之前，大家做小样本计数，特别是基于检测的方法，普遍面临一个头疼的问题：模型很难同时看清“大象”和“蚂蚁”。 当一张图里既有大目标，又有密密麻麻的小目标时，很多模型就“蒙圈”了。 为了看清那些挤在一起的小东西，研究者们想出了一个简单粗暴的办法： “暴力”上采样和切图（Tiling）。 就是先把输入图片放大，如果一张显卡装不下，就切成好几块分别处理，最后再拼起来。 这种方法虽然能提升分辨率，但缺点也很明显：
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  • AAAI 2026 全新GECO2模型登场：无需暴力上采样和切图 . . .
    最近，来自卢布尔雅那大学的研究者们提出了一种名为 GECO2 （Generalized-Scale Counter，广义尺度计数器）的新模型。 它巧妙地解决了现有方法在处理尺寸差异巨大的物体和密集小物体时的“老大难”问题，而且是在不增加计算负担的前提下。 现有方法的“窘境” 在GECO2之前，大家做小样本计数，特别是基于检测的方法，普遍面临一个头疼的问题：模型很难同时看清“大象”和“蚂蚁”。 当一张图里既有大目标，又有密密麻麻的小目标时，很多模型就“蒙圈”了。 为了看清那些挤在一起的小东西，研究者们想出了一个简单粗暴的办法： “暴力”上采样和切图（Tiling）。 就是先把输入图片放大，如果一张显卡装不下，就切成好几块分别处理，最后再拼起来。 这种方法虽然能提升分辨率，但缺点也很明显：
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    GeCo2 introduces a generalized-scale dense query map that is gradually aggregated across multiple backbone resolutions Scale-specific query encoders interact with exemplar appearance and shape prototypes at each feature level and then fuse them into a high-resolution query map for detection
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    We propose a new Generalized-Scale Counter GECO2, that explicitly addresses the aforementioned challenges of diverse object sizes and dense regions
  • README. md · jerpelhan GeCo2 at main - Hugging Face
    We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science
  • GeCo2 Object Counting - a Hugging Face Space by jerpelhan
    GeCo2 is a few-shot, category-agnostic detection counter With only a small number of exemplars, GeCo2 can detect and count all instances of the target object in an image without any retraining
  • GeCo2：基于渐进式查询聚合的通用尺度目标计数模型部署 . . .
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